图像处理中的HOG特征提取及应用

HOG特征最早由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出，旨在通过捕获图像的局部形状信息来描述图像中的物体，这些信息对物体的位置、姿态以及光照变化具有良好的不变性。HOG特征提取过程主要包括以下几个步骤： 1. 计算图像梯度：首先对图像进行梯度计算，即求出图像中每个像素点的水平和垂直梯度，分别对应于图像的亮度变化在水平和垂直方向上的分量。常见的梯度计算方法包括Sobel算子、Prewitt算子等。 2. 计算梯度幅值和方向：根据计算出的水平和垂直梯度分量，求出梯度的幅值和方向。梯度幅值反映了图像中该点的边缘强度，而梯度方向则反映了边缘的方向。 3. 构建梯度直方图：将图像划分为小的连接区域，称为‘细胞单元’。对于每个细胞单元，计算其中所有像素点的梯度方向的直方图。直方图的每个柱子对应一个特定的方向范围，例如90度范围内。在计算直方图时，通常会对图像进行局部归一化，以减少光照变化的影响。 4. 组合细胞单元形成块（Block）：将多个细胞单元组合起来形成较大的块，并且对每个块内的细胞单元的直方图进行投票，形成块的描述符。 5. 归一化处理：对块的描述符进行归一化处理，通常是利用块周围的其他块的直方图信息来实现，这一步骤可以进一步提高HOG特征对光照变化的鲁棒性。 HOG特征因其良好的性能，在行人检测、车辆识别等图像处理应用中得到了广泛的应用。本资源是一个基于Matlab编写的程序，可以实现HOG特征的提取，为用户提供了一个直接在Matlab环境下进行HOG特征提取和后续图像处理应用的便捷途径。" 【重要提醒】：请确保在使用本资源时，您的工作环境已经安装了Matlab软件，并且熟悉Matlab的基本操作和编程方法。此外，理解和调整HOG特征提取过程中的参数对于最终提取特征的效果具有重要影响。在不同的应用场景中，可能需要对细胞单元的大小、块的大小、方向梯度的量化等级等参数进行细致的调整以获得最佳的识别效果。