1. 用MATLAB实现的基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法，有图片实例，一键运行出结果 2. 包含理论资料，在本人博客也有介绍https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/121612652

完整代码，可直接运行

利用波前像差的泽尼克(Zernike)模式分解, 分析了光学系统的静态像差和动态像差与系统的光束质量β因子间的关系。建立了静态和动态Zernike像差系数与β间的计算表达式, 并用数值计算方法得到了前65阶静态和动态Zernike像差与β间的近似公式拟合系数。在此基础上建立了符合科尔莫哥诺夫(Kolmogorov)大气湍流引起的动态Zernike像差与β间的对应关系。数值计算结果验证了该分析结论和得到的近似计算公式的正确性。

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利用正交矩来进行亚像素边缘检测的算法,首先通过计算图像3个不同阶次的Zernike正交矩，把理想阶跃灰度模型的4个参数映射到3个Zernike正交矩中；然后计算边缘所在直线的参数，确定边缘的亚像素级坐标。

基于zernike矩的亚像素识别算法，并通过matlab实现。

基于Zernike矩的亚像素边缘检测

这个是一篇介绍zernike距在图像识别中应用的论文，比较实用，有兴趣的可以看一下

为了避免环境温度变化影响红外双波段目标模拟器的投影图像质量，对其变焦投影镜头进行了光机热分析。建立了变焦投影镜头的有限元分析模型，通过对非定常的热应力问题进行准静态处理，完成了有限元模型的热分析和静力学分析，并求解出整机随温度变化的位移云图。通过有限元数据转换算法将离散节点的坐标数据转化为矢高变形数据，利用Householder算法完成了基于Zernike多项式的镜面热变形拟合，并将拟合系数导入光学设计软件，得到了不同温度下变焦投影镜头的热分析结果。结果表明，当温度在10～30 ℃区间时，投影图像质量对整机的热变形不敏感。

zernike_py 带有zernike特征描述符的多尺度Harris角检测器的Python实现，如“面向水下科学应用的大面积拼接”所述。 如果您在学术工作中使用zernike_py，请引用： O. Pizarro and H. Singh, "Toward large-area mosaicing for underwater scientific applications," in IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 28, no. 4, pp. 651-672, Oct. 2003, doi: 10.1109/JOE.2003.819154. 先决条件 要运行此代码，需要以下python软件包： 必需的： OpenCV 麻木 选修的： matplotlib（用于显示结果并运行demo.py） scipy（使用like_mat