HOG描述子详解:图像梯度与识别应用
需积分: 0 158 浏览量
更新于2024-08-13
收藏 811KB PPT 举报
"图像梯度方向直方图描述子(HOG)是一种用于计算机视觉和图像处理的特征提取方法,尤其在行人检测等领域表现突出。该技术由Triggs等人提出,并在2005年由Triggs和Dalal等人进一步发展和完善。HOG描述子通过分析图像中像素的梯度信息来捕捉物体的形状和边缘特性,以此来创建具有辨别力的特征向量。"
在HOG特征提取过程中,有几个关键步骤:
1. **图像预处理**:
- **归一化**:通常,图像会进行Gamma校正以平衡亮度分布,但根据Dalal的文章,对于HOG而言,这一步骤可能是不必要的,因为后续的块内归一化可以抵消其影响。
- **平滑处理**:在某些情况下,如人体检测,可能会跳过高斯平滑步骤,因为这可能导致边缘对比度下降,进而损失图像的信号信息。
2. **梯度计算**:
- **像素梯度**:计算每个像素的强度梯度,这包含了像素的强度变化方向和幅度。梯度方向通常分为0到180度或0到360度的区间,无符号或有符号表示。
3. **细胞(Cell)划分**:
- **网格划分**:将图像划分为一系列密集且均匀的网格点,每个点为中心定义一个细胞。
- **单元格(Cell)与区块(Block)**:每个单元格包含一定数量的像素点,而多个单元格组成一个区块。区块通常用于进行局部归一化以减少光照和其他环境因素的影响。
4. **方向直方图**:
- **方向统计**:在每个单元格内,计算梯度方向的频率分布,通常将角度范围划分为9个bin,这样可以捕获主要的方向模式,同时保持较低的计算复杂性。
5. **重叠与归一化**:
- **重叠处理**:为了提高特征的描述能力,细胞或区块之间可以有重叠。较大的重叠可以提高特征的精度,但会增加特征向量的维度。如果调整细胞和区块的大小,可以在不增加维度的情况下实现重叠,这有助于保持计算效率。
HOG描述子的优势在于它能够有效地捕捉物体的形状信息,特别是在边缘和轮廓上。这种特性使得HOG在行人检测、物体识别等任务中表现出色。然而,它也有其局限性,例如对光照变化敏感,以及计算量较大,可能不适合实时应用。因此,在实际应用中,通常需要权衡特征的表达能力和计算效率。
2014-04-20 上传
2021-05-30 上传
点击了解资源详情
2023-09-05 上传
2023-09-07 上传
2023-05-26 上传
写一段对图像预处理然后计算图像的梯度然后划分图像为小的单元格然后组合单元格内的梯度直方图然后对于每个块内的直方图进行归一化,使其具有尺度不变性,最后将所有块内的归一化直方图连接起来,形成一个HOG特征
2023-04-05 上传
2023-04-05 上传
2023-04-05 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/478e3b52878d4ffc9f44048b6f3b0b6b_weixin_42204303.jpg!1)
花香九月
- 粉丝: 23
- 资源: 2万+
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命