大体分类
Hu不变矩
Hu矩是归一化中心矩的线性组合，之所以这样做是为了能够获取代表图像某个特征的矩函数，这些矩函数对某些变化如缩放、旋转和镜像映射（除h1）具有不变性。每个图像对应着7个Hu矩。
p+q阶中心矩定义为：
，几何矩（标准矩）定义为：
； 则归一化矩：
.
所以Hu矩阵：（这是7个中的其中一个）。
Zernike矩
Zernike 矩基于 Zernike多项式的正交化函数，是一组正交矩，具有旋转不变性的特性。 资料链接
NMI特征
NMI特征具有抗灰度及TRS不变性，且提取方法简单，易于实现；与传统的归一化积相关算法、图像不变矩算法相比，该文提出的目标识别方法具有正确率高、速度快等特点。 资料链接
傅立叶描述子
傅里叶级数中的一系列系数是与物体边界曲线的形状有关的，可作为形状的描述，称为傅里叶描述子。
归一化方法：令系数Z(0)为0，从而使与旋转、平移和曲线起点的选择无关。把每一个系数的幅值
除以
，则
是不随尺度变化而变化。归一化的傅立叶描述子
具有旋转、平移和尺度变换不变性，并且与边界的起点位置无关。