基于MATLAB的图像HOG特征分析与智能分块提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效的图像分块处理，自动划分图像为单元格与块区域，计算指定区域的HOG特征，包括梯度计算与方向分布分析，适用于图像识别和机器学习任务。

详 情 说 明

基于HOG特征的图像分块分析与特征提取系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的图像智能分块处理与特征提取系统。系统能够自动将输入图像划分为不同大小的单元格和块区域，并对指定区域计算梯度方向直方图特征。通过完整的梯度计算、方向分箱统计和块特征归一化流程，为图像分析、目标检测和模式识别任务提供可靠的特征支持。

功能特性

• 智能图像分块：支持自定义单元格尺寸和块区域划分，可配置块重叠策略
• 完整HOG特征提取：包含梯度计算、方向分箱统计、块特征归一化等完整流程
• 多参数配置：支持自定义单元格尺寸、块大小、重叠步长、方向分箱数量等参数
• 结果可视化：提供分块边界标注、梯度方向和强度可视化功能
• 全面输出：生成HOG特征矩阵、特征统计报告和多种分析数据

使用方法

基本配置

1. 准备输入图像（支持RGB彩色图像或灰度图像）
2. 设置分块参数：

- 单元格尺寸（默认8×8像素） - 块尺寸（默认2×2单元格） - 块重叠步长

1. 配置特征参数：

- 梯度方向分箱数量（默认9个方向） - 特征归一化方法

运行流程

系统将自动完成以下处理步骤：

1. 图像灰度化转换（如输入为彩色图像）
2. 图像分块划分（根据设置的单元格和块参数）
3. 梯度计算与方向统计
4. 块特征归一化处理
5. 结果输出与可视化

输出结果

• 分块可视化图像：标注单元格和块划分边界的可视化结果
• HOG特征矩阵：每个块区域的HOG特征向量（维度：块数量×特征维度）
• 特征统计报告：包含各区域梯度幅值统计、方向分布等分析数据
• 梯度可视化图：可选生成的梯度方向和强度显示图

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间：足够存储输出结果和临时文件的磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、分块参数配置与区域划分、梯度计算与方向统计、特征归一化与向量构建、结果可视化与数据导出等关键功能模块，为用户提供完整的HOG特征提取解决方案。