基于HOG特征与不变矩的图像相似度计算方法

资源摘要信息:"本资源是一套关于图形图像处理的Matlab应用文件包，命名为'Imagesembalance.zip'。在图形图像处理领域中，图像相似度计算是一项重要的技术，该文件包提供了一套以HOG特征、不变矩以及Canny边缘检测算法为基础的相似度计算方案。利用这些算法，可以对两张图片进行相似性分析，从而用于图片检索等应用场景。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种描述图像局部形状的特征描述符，它统计了图像局部区域内的梯度方向直方图信息。HOG特征能够对光照变化和局部形变保持一定的不变性，因此在图像检索、行人检测等计算机视觉领域有着广泛的应用。 不变矩（Moment Invariants）是图像特征提取的一种方法，它基于图像的几何特性，通过计算图像的几何矩来得到一系列的数值，这些数值对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。利用不变矩可以对图像进行匹配和识别，它是图像分析和处理中的一个基础工具。 Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法，它由John F. Canny在1986年提出，旨在满足边缘检测的多个优化标准，即好的检测、好的定位、最小响应。Canny算法通过对图像进行高斯模糊、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制、双阈值检测和边缘追踪等步骤来识别图像中的边缘。 该资源中的'edgedir_his - 副本'文件可能包含了上述方法中某一部分的代码实现，例如边缘方向直方图信息的提取，这有助于在图像相似度计算过程中进一步分析图像的边缘特征。 具体到Matlab环境中实现上述算法，通常需要以下几个步骤： 1. 读取两张待比较的图片，并进行必要的预处理操作，如灰度转换、尺寸归一化等。 2. 分别提取两张图片的HOG特征。在Matlab中，可以使用内置函数`extractHOGFeatures`来提取特征。 3. 计算两张图片的不变矩。Matlab提供了计算矩的函数，可以使用这些函数来计算图像的几何矩，并进一步计算不变矩。 4. 利用Canny算法处理两张图片，并计算得到边缘图像。Matlab中的`edge`函数可以用来实现Canny边缘检测。 5. 结合HOG特征、不变矩和Canny因子等信息，设计一个相似度度量方法，比如通过计算它们之间的欧氏距离、相关系数或者其他距离度量方法来量化两张图片的相似度。 6. 根据相似度的计算结果，进行图像检索或相似度分析。 该资源对于需要进行图像相似度计算的开发者来说，是一个非常有价值的工具包。它可以帮助用户快速地实现基于特征的图像检索系统，并且在处理过程中可能还会涉及到图像配准、特征匹配以及机器学习算法等相关知识。"