只听苏杨笑着道：“是的，方老，这并不是基于矩不变量。”
“什么是矩不变量？”王春呆头呆脑地问。
苏杨耐心解释：“基于不同的图像特征属性和不同的特征提取方法将会得到不同的特征描述参数，即得到不同的图像特征。
纹理特征是图像分析中常见的概念，很好的描述了图像的均匀性、平滑性以及临近像素间的差异等等，而根据不同的方法计算所得的纹理特征也有不同的含义。
比如，Hu于1961年首次提出了矩不变量的概念，但是Hu矩不变量不具有正交性，所以包含大量冗余信息；
Khotanzad等人提出Zemike矩不变量是一种正交的矩不变量，正交矩在信息冗余度、图像表达以及在识别效果方面比其他类型的矩要好；
等人和D.Basubramanian等人则又提出用灰度共生矩阵分析肝脏CT图像的纹理特征作，主要描述了图像灰度空间上的差异，进而研究肝脏疾病的计算机辅助诊断系统；
基于小波变换所得到的纹理特征，表现了图像在小波域的各种特征。
从临床影像医学角度来看地方性肝包虫病的CT图像，其属于解剖性图像，主要描述肝脏的形态信息。
肝包虫CT图像有其特有的病理特征，图像的灰度分布存在不均匀性和边界模糊性，且不同的包虫囊肿类型，其CT图像表现各异；
肝包虫病灶没有明显规则性结构、无均匀性，具有灰度分辨率高等特点。
根据我国高发病肝包虫病CT图像在灰度分布及纹理方面的不同，结合肝包虫病症的特点，对正常肝脏图像、单囊型肝包虫病图像和多囊型肝包虫病图像，我提出了基于灰度直方图的特征提取、基于灰度共生矩阵的特整提取以及基于柯尔莫戈洛夫复杂性的特征提取。
我得到了灰度直方图特征6个，分别为均值（avg）、方差（std）、歪斜度（sk）、峰态（kur）、能量（ene）和熵（ent）；灰度共生矩阵特征10个，分别为能量、熵、惯性矩、相关性及逆差矩的均值和标准差，即T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7、T8、T9和T10；柯尔莫戈洛夫复杂性（KC）特征。用以上3种方法共得到CT图像的17个特征......”
王春听了直接傻眼。
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