图像HOG特征提取与梯度分析工具

资 源 简 介

本项目旨在实现对图像I的梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients）基础特征的主动提取。 系统通过计算图像在水平与垂直方向的梯度分量，精确获取每个像素点的梯度幅值以及对应的梯度角度。 其核心逻辑在于将连续的角度空间划分为特定数量的方向区间（Bins），并统计在该方向上的幅值权值，从而能够返回图像各角度上的幅值分布。 作为一种强有力的图像底层特征描述手段，该项目专门设计为高性能的预处理模块，为后续更复杂的物体检测、行人识别以及图像分类中的HOG特征向量构建提供必要的前置数

详 情 说 明

基于MATLAB的图像HOG基础特征提取工具

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的图像基础特征提取工具，专注于实现方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）的核心底层逻辑。系统通过对图像执行梯度算子运算、角度空间量化以及幅值加权统计，能够从原始像素中提取出反映局部边缘和纹理方向的特征分布。该工具不仅是计算机视觉领域中物体检测与图像识别的重要预处理环节，也为理解HOG算法构造原理提供了直观的参考。

核心功能特性

• 自动化梯度计算：支持水平与垂直双方向的梯度提取，采用标准的梯度算子，有效捕捉图像边缘。
• 方向空间量化：将连续的角度空间精确划分为预设数量的方向区间（Bins），实现特征的降维与离散化。
• 幅值权重统计：根据像素点的梯度强度对对应的方向区间进行权重累加，而非简单的频率计数。
• 无向梯度处理：统一处理0至180度之间的无向梯度信息，增强对形状特征描述的鲁棒性。
• 多维可视化展示：集成原始图像、梯度幅值热力图、梯度角度分布图以及最终的方向梯度直方图。
• 自适应数据加载：具备内置测试图像检测功能，当外部图像缺失时可自动生成合成样本进行演示。

系统实现逻辑详解

系统的运行遵循标准的特征提取管线，具体步骤如下：

1. 数据预处理：

系统首先检查输入数据的维度。如果是彩色图像（RGB），则通过亮度转换公式将其转换为单通道灰度图像。随后，将数据类型强制转换为双精度浮点型（double），以防止在后续的平方根与三角函数运算中出现精度丢失。

1. 梯度算子应用：

采用典型的HOG一维离散导数算子 [-1, 0, 1] 及其转置。系统不对图像进行预平滑处理，旨在最大限度保留边缘的锐度。利用卷积/滤波操作在水平（x）和垂直（y）两个维度上应用该算子，并使用边界复制填充技术（replicate）确保输出的梯度矩阵与原图尺寸完全一致。

1. 幅值与角度计算：

对于图像中的每一个像素点，系统根据勾股定理计算梯度幅值（Ix与Iy的平方和开根号）。同时，利用反正切函数（atan2d）计算梯度受力方向，获取像素级在 -180 到 180 度之间的精确角度值。

1. 角度量化映射：

为了消除亮暗反转的影响，系统将 360 度的全向空间映射到 0 到 180 度的无向空间。对于小于 0 的角度累加 180 度，对于超出 180 度的部分进行循环裁剪，确保所有角度对齐到 [0, 180) 区间内。

1. 直方图构建：

系统将 180 度的空间等分为 9 个区间（每个区间 20 度）。通过遍历图像矩阵，计算每个像素所属的区间索引。系统将该像素的梯度幅值作为“选票”权重，更新对应区间的统计值。这意味着梯度越明显的边缘，对该方向特征的贡献度就越高。

关键函数与算法分析

• 梯度提取逻辑：

通过实现差分运算获取局部变化率。水平分量捕捉垂直边缘，垂直分量捕捉水平边缘。这是构成所有形状描述符的最基础数据。

• 方向映射算法：

算法实现了将梯度方向转换到特定 Bin 索引的映射。通过 floor(ang / bin_width) + 1 的逻辑将连续量转为离散索引，能够有效地对图像纹理进行特征归纳。

• 数据可视化模块：

该模块利用不同的配色方案展示不同维度的信息：使用 hot 素色图展示梯度强度（越亮代表边缘越强），使用 hsv 色轮图展示角度分布（不同颜色代表不同方向），最后通过柱状图（bar chart）展现全局或局部的方向能量分布。

使用方法

1. 启动 MATLAB 开发环境。
2. 确保工作路径已正确定位至项目文件夹。
3. 在命令行窗口输入入口函数名称并执行。
4. 程序将自动执行图像处理流程并弹出可视化窗口，展示四个阶段的处理结果。
5. 控制台将实时打印各角度区间的幅值累加数值供算法分析使用。

系统要求

• 软件版本：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱依赖：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• 硬件建议：标准 CPU 即可胜任，内存建议 4GB 以上以支持大尺寸图像运算。