图像特征提取 梯度直方图 能提取图像特征向量

资 源 简 介

图像特征提取 梯度直方图 能提取图像特征向量

详 情 说 明

梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）是一种广泛应用于计算机视觉领域的图像特征提取方法。它通过统计图像局部区域内梯度方向的分布情况来构建特征向量，从而有效描述目标的形状和外观特征。

在Matlab中实现HOG特征提取通常遵循几个关键步骤：首先对输入图像进行预处理，包括灰度转换和归一化操作；然后计算图像的梯度幅值和方向。这一步通常使用Sobel算子或其他边缘检测算子来获取水平和垂直方向的梯度分量。接下来将图像划分为若干小区域（称为cell），在每个cell内统计梯度方向的直方图。为了增强特征对光照变化的鲁棒性，通常还会对相邻的cell组成更大的块（block）进行对比度归一化处理。最后将所有块的直方图信息串联起来，形成最终的特征向量。

这种特征提取方法特别适用于目标检测任务，如行人检测等场景。由于HOG特征捕捉的是图像的梯度结构信息而非像素值本身，因此对光照变化和小的形变具有一定的不变性。在Matlab中可以使用内置函数或自行实现上述流程，注意调整cell大小、block大小和直方图bin数量等参数会影响最终特征的维度和区分能力。