基于HOG特征的MATLAB图像特征提取系统

资 源 简 介

该系统使用MATLAB实现图像梯度方向直方图（HOG）特征提取，自动计算梯度幅值与方向并生成描述纹理的特征向量，适用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于图像梯度直方图的特征向量提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于图像梯度直方图（HOG）的特征向量自动化提取系统。该系统通过计算图像中每个像素点的梯度幅值与方向，构建梯度方向直方图，生成能够有效描述图像纹理和边缘特征的特征向量。本系统适用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务，能够有效捕捉图像的结构信息，并具备良好的旋转不变性和光照鲁棒性。

功能特性

• 图像梯度计算：支持使用Sobel或Prewitt算子计算图像的梯度幅值和方向
• HOG特征构建：将图像划分为单元格，统计每个单元格内的梯度方向直方图
• 特征向量归一化：对特征向量进行块归一化处理，增强特征的光照不变性
• 参数可配置：支持自定义单元格大小和方向直方图的分箱数量
• 多格式支持：支持常见的图像格式（jpg、png、bmp等）

使用方法

输入要求

• 输入格式：RGB图像（M×N×3）或灰度图像（M×N）
• 可选参数：单元格大小（默认8×8像素）、方向分箱数量（默认9个方向）

输出结果

• 输出格式：双精度数值向量（1×K维度）
• 输出内容：归一化后的HOG特征向量

基本调用

% 读取图像 image = imread('example.jpg');

% 使用默认参数提取HOG特征 feature_vector = main(image);

% 使用自定义参数提取HOG特征 feature_vector = main(image, 'CellSize', [16 16], 'NumBins', 12);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox

文件说明

主要实现文件包含了图像预处理、梯度计算、方向直方图统计和特征向量归一化等核心功能。该文件负责图像的读取与格式转换，通过指定的边缘检测算子计算像素级梯度信息，将图像划分为均匀单元格并统计各单元内的梯度方向分布，最后对生成的直方图特征进行块级别的归一化处理，输出可用于机器学习任务的特征向量。