HOG梯度方向直方图

资 源 简 介

HOG梯度方向直方图

详 情 说 明

HOG（Histogram of Oriented Gradients）即梯度方向直方图，是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征描述方法。它的核心思想是通过分析图像局部区域的梯度方向分布来刻画目标的形状特征。

HOG描述器的实现过程可以分为几个关键步骤。首先将图像划分为若干个称为细胞单元的小区域，每个细胞单元通常包含多个像素。然后计算每个像素点的梯度大小和方向，统计每个细胞单元内所有像素的梯度方向分布，形成方向直方图。这些局部的方向直方图最终会被组合起来构成整个图像的特征描述器。

为了增强HOG特征对光照变化的鲁棒性，通常会进行对比度归一化处理。具体做法是将若干个相邻的细胞单元组成一个更大的区间（block），计算该区间内的直方图密度分布，然后对区间内的每个细胞单元进行归一化。这种处理方式能够有效减少光照条件变化带来的影响，提高特征描述的稳定性。

HOG特征在目标检测领域表现出色，特别是在行人检测任务中取得了很好的效果。它能够很好地捕捉目标的边缘和轮廓信息，而且对几何和光学形变具有一定的鲁棒性。相比其他特征描述方法，HOG更关注目标的形状特征而非纹理细节，这使得它在许多实际应用中表现出更好的性能。