HOG特征提取在车辆检测中的应用

"HOG特征提取 ppt，用于车辆检测的讲解资料" HOG（Histograms of Oriented Gradients）特征提取是一种广泛应用于计算机视觉领域，尤其是物体检测中的技术，特别是对于车辆检测非常有效。该方法由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年的CVPR（计算机视觉与模式识别）会议上提出。HOG特征的核心在于通过统计图像中像素的梯度方向来捕捉物体的形状和边缘信息，以此作为区分不同物体的关键特征。 1. **预处理步骤**： - **标准化Gamma空间和颜色空间**：由于光照和阴影对图像的影响，首先需要对图像进行预处理。通常，将图像转换为灰度图以减少颜色信息，并使用Gamma校正来减少局部光照变化的影响。Gamma压缩公式表示为：`I_{xy}^gamma = I_{xy}^{1/gamma}`，其中`gamma`常取1/2。 2. **计算梯度**： - **梯度大小**：计算图像的强度梯度，这有助于捕捉边缘和纹理信息。梯度大小可以用`(dI_x, dI_y)`来表示，其中`dI_x`和`dI_y`分别是图像在x轴和y轴上的导数。 - **梯度方向**：确定每个像素的梯度方向，通常使用角度`Ang_{xy} = arctan(dI_y/dI_x)`，该角度被归一到[0, 360)度的范围内。 3. **单元格梯度投影**： - **定义单元格**：将图像窗口划分为多个小的单元格，如8x8像素的大小，以便对局部区域进行分析。 - **直方图构建**：每个单元格内的像素梯度方向被统计到9个预定义的方向上，形成一个一维方向直方图，这样就编码了该单元格的局部信息。 4. **对比度归一化**： - **划分块**：单元格进一步划分为更小的块，如2x2单元格的块。 - **局部归一化**：对每个块内的单元格直方图进行归一化，以减少光照、阴影和边缘的影响。这个过程增加了鲁棒性，使得HOG特征对物体的姿态和外观变化具有一定的不变性。 5. **构造HOG特征向量**： - 归一化后的块描述符组合成最终的HOG特征向量。由于每个单元格可能属于多个块，其特征会在向量中重复出现，增强了描述符的表达能力。 HOG特征的提取过程涉及到图像处理、特征工程和机器学习等多个方面，它在物体检测任务中表现优秀，尤其是在行人检测中。由于其对光照变化、部分遮挡和姿态变化的鲁棒性，HOG特征成为了计算机视觉领域的一个重要工具。在实际应用中，HOG特征通常与支持向量机（SVM）或其他分类器结合，用于构建物体检测系统。