面向图像表示的正交矩综述：理论、实现与评估

图像表示是计算机视觉与模式识别中的一个重要课题。它在一系列理解视觉内容的应用中起着基础性作用。基于矩的图像表示因其有益的数学特性（尤其是几何不变性与独立性）而被证实能有效满足语义描述的核心条件。本文对用于图像表示的正交矩进行了全面综述，涵盖在快速/精确计算、鲁棒性/不变性优化、定义扩展和应用方面的最新进展。我们还创建了一个涵盖多种广泛使用正交矩的软件包，并在同一基础上对这些方法进行了评估。所提出的理论分析、软件实现与评估结果可支持学界，特别是在开发新技术和推动实际应用方面。