HOG特征提取-matlab图像处理第一期(附完整代码)

概要

HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）是一种在计算机视觉和图像处理中用于目标检测的特征描述子。本文将详细介绍如何使用MATLAB实现一个简单的HOG特征提取函数HOG_features，该函数接收灰度图像作为输入，并输出表示图像HOG特征的可视化图像。

整体架构流程

1. 伽马校正：首先对输入的灰度图像进行伽马校正以增强图像对比度。
2. 计算边缘：接着计算图像的水平和垂直方向上的梯度来获得每个像素点的梯度幅度和方向。
3. 构建梯度直方图：然后，将图像划分为多个小的连通区域（cell），对于每个cell，根据其中所有像素点的梯度信息构建一个梯度方向直方图。
4. 归一化：为了减少光照变化和阴影的影响，通常会对相邻的一组cell（block）进行对比度归一化。
5. 可视化：最后，构造一个可视化的HOG特征图像，用线段的长度和方向来表示每个cell中的梯度信息。

技术名词解释

• HOG（Histogram of Oriented Gradients）：一种特征描述方法，通过统计局部区域内梯度的方向分布来表征物体的形状。
• 伽马校正：对图像亮度进行非线性调整的一种方法，目的是补偿显示设备的伽马值。
• 梯度：数学概念，指多变量函数在某一点处的最大变化率及其方向。
• Cell：HOG算法中定义的小的图像区域，用来统计局部的梯度方向直方图。
• Block：由一个或多个相邻的cell组成的更大的