HOG特征提取:计算梯度与图像处理
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更新于2024-08-13
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"该资源是一份关于HOG特征提取的PPT,主要讲解了如何计算图像的梯度以及HOG特征的提取过程,包括图像预处理、梯度计算、单元格梯度投影和对比度归一化等步骤,用于人体检测等计算机视觉任务。"
在计算机视觉领域,HOG(Histograms of Oriented Gradients,定向梯度直方图)是一种强大的特征提取方法,尤其在行人检测方面表现出色。该特征描述符由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年的CVPR会议上提出。HOG特征主要依赖于图像中的梯度信息,因为梯度往往存在于图像的边缘和显著纹理中,这些信息对于区分物体轮廓和纹理至关重要。
1. **预处理**:
在提取HOG特征前,通常会对图像进行预处理以减少光照等因素的影响。这包括将彩色图像转换为灰度图像,以减小颜色信息的干扰。此外,还会使用Gamma校正来压缩图像的局部亮度,使得阴影和光照变化对图像的影响降低。Gamma压缩公式表示为:`I_{xy}^(gamma) = I_{xy}^{1/gamma}`,其中`gamma`通常取1/2。
2. **计算梯度**:
接下来,计算图像的一阶梯度以获得图像的强度变化信息。梯度大小可以通过分别在x和y方向上求导得到,即`(dI/dx, dI/dy)`,其模长表示为`R_{xy} = sqrt((dI/dx)^2 + (dI/dy)^2)`,梯度方向`Ang_{xy} = arccos(dI/dx / R_{xy})`,这有助于捕捉图像的边缘和轮廓信息,并减弱光照变化的影响。
3. **单元格与直方图**:
图像被划分为一系列的小单元格(例如8*8像素),每个单元格内部所有像素的梯度信息会被整合到一个一维直方图中。这个直方图记录了不同方向的边缘频率,通常采用9个方向(每40度一个)来平分360度。
4. **对比度归一化**:
为了增强特征的鲁棒性,会进行对比度归一化。这是通过将相邻的块(如2*2单元格的块)内的直方图进行归一化来实现的,可以减轻局部光照、阴影和边缘的影响。每个块的HOG描述符经过归一化后,会多次出现在最终的特征向量中,形成多个描述符版本,提高了特征的辨别力。
HOG特征提取的整个流程结合了图像的局部细节和全局结构,通过这些经过精心设计的特征,可以有效地识别和描述图像中的物体,尤其是人类的形态,广泛应用于行人检测、姿态估计等计算机视觉任务。
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深井冰323
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