基于HOG3D特征的MATLAB三维兴趣点检测与特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一套完整的三维兴趣点检测与HOG3D特征提取方案，支持体素网格、点云及三维视频序列数据处理。通过时空梯度计算、方向统计直方图构建等步骤，高效提取三维数据的显著性特征，适用于动作识别、三维物体分析等应用场景。

详 情 说 明

基于HOG3D特征的三维兴趣点检测与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的三维空间特征提取方案，主要用于从三维数据中检测显著性兴趣点并计算HOG3D特征。系统能够处理体素网格、点云或三维视频序列数据，通过时空梯度计算、方向统计直方图构建等步骤，提取具有判别性的三维特征。可应用于动作识别、三维物体检测、医学图像分析等领域。

功能特性

• 多格式支持：支持三维体素网格（.mat/.nii等格式）、点云数据（.ply/.pcd格式）、三维视频序列（图像序列或视频文件）
• 自适应数据维度：支持自定义数据维度处理（如256×256×128体素）
• 三维兴趣点检测：基于显著性分析的三维兴趣点定位算法
• HOG3D特征提取：完整实现三维梯度计算、方向量化、直方图统计和特征归一化流程
• 结果输出：提供兴趣点坐标、特征向量、可视化结果和特征统计报告

使用方法

1. 数据准备：将三维数据文件放置于指定目录
2. 参数配置：根据数据类型设置相应处理参数
3. 运行主程序：执行主处理流程
4. 结果获取：在输出目录查看兴趣点坐标、特征文件和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型三维数据建议8GB以上）
• 支持常见三维数据格式的读写依赖

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了三维数据的读取与预处理、兴趣点的显著性检测与定位、时空梯度的计算与方向量化、三维方向直方图的统计构建、特征向量的归一化处理以及最终结果的输出与可视化展示。