matlab版积分图hog特征函数

资 源 简 介

matlab版积分图hog特征函数

详 情 说 明

在图像识别领域，HOG（方向梯度直方图）特征是常用的描述子之一，特别适用于行人检测等任务。传统HOG计算需要对每个像素块重复计算梯度，而积分图技术能大幅提升运算效率。

这里实现的是基于积分图的Matlab版HOG特征函数，核心思路是通过预计算积分图来加速特征提取过程。使用者只需传入图像数据，函数会自动完成以下流程：

梯度计算阶段 通过Sobel等算子计算图像水平和垂直方向的梯度，进而得到每个像素点的梯度幅值和方向。将方向空间划分为预定区间（如9个bin）。

积分图构建阶段 为每个方向区间单独构建积分图，这样后续任意矩形区域的梯度累加值可以通过积分图快速查表获得，避免了重复遍历像素。

块特征生成阶段 按照滑动窗口方式遍历图像，对每个检测块（如16x16像素）划分为更小的细胞单元（如8x8）。利用积分图快速查询每个细胞的梯度方向分布，进行归一化后串联形成最终的特征向量。

该实现尤其适合需要实时处理的场景，积分图的查表特性使得算法复杂度显著降低。调用时需注意输入图像应为灰度格式，且建议对图像进行伽马校正预处理以增强光照鲁棒性。特征维度取决于设定的块大小、细胞大小和方向bin数量，典型配置会产生数千维的特征向量。