MATLAB实现的基于积分图像的Haar-like特征高效提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套高效的Haar-like特征提取框架，通过积分图像技术快速计算多种标准特征模板（如边缘、线性、中心环绕特征），支持多尺度处理灰度图像，适用于实时图像分析与模式识别任务。

详 情 说 明

基于积分图像的Haar-like特征高效提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Haar-like特征提取框架，采用积分图像技术快速计算矩形特征值。系统支持多种标准Haar特征模板（边缘特征、线性特征、中心环绕特征等），能够对输入的灰度图像进行高效的多尺度特征提取。通过算法优化显著提升了特征计算效率，支持批量处理操作，并提供可视化功能展示提取的特征位置和类型。

功能特性

• 高效特征计算：利用积分图像技术实现矩形特征的快速计算
• 多模板支持：支持边缘特征、线性特征、中心环绕特征等多种Haar-like特征模板
• 多尺度检测：采用滑动窗口算法实现不同尺度的特征提取
• 灵活参数配置：可自定义特征尺度范围、滑动步长和特征类型选择
• 结果可视化：提供特征区域标注的图像显示功能
• 性能统计：输出特征提取过程的耗时分析数据

使用方法

输入要求

• 输入格式：灰度图像矩阵（uint8类型，尺寸任意）
• 支持文件类型：.jpg, .png, .bmp等常见图像格式
• 可选参数：特征尺度范围、滑动步长、特征类型选择

输出结果

• 主要输出：特征向量矩阵（N×M double数组，N为特征数量，M为特征维度）
• 辅助输出：特征位置信息（坐标、尺度、类型标记）
• 可视化结果：标注特征区域的图像显示
• 性能数据：特征提取耗时统计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像预处理、积分图像计算、多尺度滑动窗口检测、Haar特征模板匹配与归一化处理、特征向量生成、结果可视化以及性能统计分析等完整流程。该文件整合了所有关键算法模块，提供统一的接口供用户调用，确保特征提取过程的高效性和准确性。