基于HOG特征与最小欧氏距离的行人背景分离MATLAB项目

资 源 简 介

该系统通过提取复杂背景和行人的HOG特征（支持分块与全局方式），采用最小欧氏距离算法实现行人区域的精准分离。可有效区分行人目标与背景，适用于图像分析与目标检测场景。

详 情 说 明

基于HOG特征与最小欧氏距离的行人背景分离系统

项目介绍

本项目实现了一个从复杂背景图像中精确分离出行人的系统。系统核心采用HOG特征提取技术，结合图像分块处理方法，利用最小欧氏距离分类算法进行特征匹配与分类。该系统能够有效区分行人区域与背景区域，实现准确的目标分割。

功能特性

• 多模式特征提取：支持未分块与分块两种HOG特征处理方式
• 精确分类识别：采用最小欧氏距离算法进行特征匹配分类
• 多维度输出结果：提供二值掩码图像、分类置信度矩阵、特征匹配报告和可视化结果
• 灵活参数配置：可自定义图像分块参数（块大小、重叠率等）

使用方法

1. 准备输入数据：

- 待处理的包含行人的场景图像 - 预提取的背景HOG特征数据集（未分块和分块版本） - 预提取的行人HOG特征数据集（未分块和分块版本） - 图像分块参数配置文件

1. 运行系统：执行主程序文件启动处理流程

1. 获取输出结果：

- 行人二值掩码图像（白色为行人区域，黑色为背景） - 分类置信度矩阵 - 特征匹配报告 - 可视化结果图像（原图标注行人区域）

系统要求

• MATLAB环境（推荐版本R2018a或更高）
• 图像处理工具箱
• 足够的内存空间（取决于处理图像尺寸）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责协调图像读取、特征提取、分块处理、距离计算和分类决策等关键环节，最终生成并保存所有指定的输出结果。该文件实现了从输入图像到最终分割结果的完整处理链路，是本系统的核心调度中心。