边缘方向直方图的计算
hog特征的原理
hog特征的原理HOG特征是一种常用的图像特征提取方法，它可以用来描述图像中的形状和纹理信息。
HOG特征全称为Histogram of Oriented Gradients，即梯度方向直方图。
它是通过计算图像中每个像素点的梯度方向，并统计每个方向上的梯度强度来得到的。
HOG特征的原理是基于人类视觉系统的一种假设，即人类视觉系统对边缘和纹理的感知较为敏感。
因此，通过提取图像中的边缘和纹理信息，可以较好地描述图像的特征。
HOG特征的计算过程如下：1. 图像预处理：首先，需要对图像进行预处理，包括图像的灰度化、归一化等操作。
这是为了简化计算，并降低光照、阴影等因素对特征提取的影响。
2. 计算梯度：接下来，需要计算图像中每个像素点的梯度信息。
一般使用Sobel算子或Laplacian算子来计算图像的梯度。
梯度的大小表示了像素点的强度，梯度的方向表示了像素点的纹理信息。
3. 划分图像区域：将图像划分为若干个小的局部区域，称为细胞单元。
每个细胞单元内包含了多个像素点的梯度信息。
4. 构建梯度直方图：对于每个细胞单元，统计其内部像素点的梯度方向，并将其划分到相应的方向区间中。
可以选择8个或12个方向区间，分别表示0度到180度或0度到360度。
5. 归一化梯度直方图：为了降低光照、阴影等因素对特征提取的影响，需要对梯度直方图进行归一化处理。
常用的方法是对每个细胞单元内的梯度直方图进行L2范数归一化。
6. 连接细胞单元：将相邻的细胞单元连接起来，形成一个大的特征向量。
这样可以更好地描述整个图像的纹理和形状信息。
7. 特征分类：最后，可以将提取到的HOG特征用于图像分类、目标检测等任务中。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
HOG特征的优点在于它对图像的光照、阴影等因素不敏感，可以较好地描述图像中的纹理和形状信息。
同时，HOG特征的计算相对简单，计算速度较快，适用于实时处理的场景。
然而，HOG特征也存在一些缺点。
基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法
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基 于聚 合边缘方 向直 方图 的图像检索算 法
曾接 贤 任 ， 璐。
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hog原理
hog原理
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于图像处理
和计算机视觉的特征提取算法，常用于目标检测、行人检测和人脸识别等任务中。
该算法的原理是基于图像中物体的边缘方向局部统计，通过计算每个像素点的局部梯度方向和幅值，并将其编码为直方图特征。
具体而言，HOG算法包含以下几个主要步骤：
1. 图像预处理：对于输入图像，需要先进行预处理来减小光照、对比度等因素的影响，并转化为灰度图像。
2. 计算梯度幅值和方向：对图像进行梯度计算，通过差分滤波器计算每个像素点的水平和垂直梯度，然后求得梯度幅值和方向。
3. 划分图像区域：将图像划分为若干个小块（cell），通常为
16x16像素。
4. 统计梯度方向直方图：对于每个小块内的像素点，根据其梯度方向进行统计，通常将360度均匀划分为9个方向，每个方向表示一个直方图的bin。
则每个小块就产生一个9维的直方
图特征向量。
5. 归一化直方图特征：由于图像中物体的尺度变化，需要对得到的直方图特征进行归一化，以消除不同尺度造成的差异。
6. 特征向量描述：将所有小块的归一化直方图特征向量连接起来，形成最终的特征向量。
通过HOG算法提取的特征向量，可以用于训练机器学习模型进行目标检测和识别任务。
例如，在行人检测中，可以使用支持向量机（SVM）等分类器，通过学习和匹配HOG特征，实现对行人目标的准确识别。
总而言之，HOG算法通过局部梯度方向和幅值的统计特征，提取图像中物体的边缘信息，为后续的目标检测和识别任务提供有用的特征描述。
遥感图像纹理特征提取与分类分析研究
遥感图像纹理特征提取与分类分析研究遥感技术的应用日益广泛，其成像质量比传统的图像获取方式更高，并且可以获取超大范围的地表图像。
遥感图像的纹理特征可以帮助我们更好地理解地表特征，因此提取和分类遥感图像的纹理特征变得越来越重要。
纹理特征是指图像中局部区域的像素分布情况，通过计算这些分布的统计特征，如平均灰度、标准差、方差、对比度、能量等，可以描述该局部区域的纹理特征。
提取出一幅遥感图像中的纹理特征信息，可以帮助我们分析该图像中各个区域的地物类型和地貌特征。
在遥感图像处理中，纹理特征提取方法主要包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）、边缘方向直方图（EOH）等方法。
这些方法都是通过将图像划分为小的局部区域，然后计算每个区域的纹理特征，来描述整幅图像的纹理特征。
其中，局部二值模式是比较常用的方法，它可以通过将每个像素与其周围的像素比较，判断像素之间的灰度差异性来计算纹理特征。
而灰度共生矩阵则是通过计算不同灰度级别之间的出现次数来计算纹理特征，例如灰度共生矩阵可以被用来描述图像边缘的粗糙度和方向等信息。
纹理特征的分类分析通常利用机器学习方法。
机器学习是一个基于大量数据，自动分析和提取出数据特征、模式、规律的过程，其中深度学习是机器学习的一种方法，其特点是利用多层神经网络来建模并学习数据的复杂特征。
在遥感图像处理中，通常使用监督学习和无监督学习两种机器学习方法来进行遥感图像的分类分析。
在监督学习中，我们首先需要为每个像素标注其所属类别，这可以由人工标注或其他分类方法得到。
然后使用这些已知类别的像素和对应的纹理特征训练一个分类器，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
分类器可以根据训练数据学习到各个类别的纹理特征，然后利用这些特征对未知区域进行分类。
无监督学习则不需要对每个像素进行标注，而是采用聚类分析的方法，将具有相似纹理特征的像素划分为同一类别，例如k-means聚类算法。
在遥感图像处理中，通常将多个纹理特征用于分类分析。
hog算法
1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。
Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
（1）主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。
（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。
（2）具体的实现方法是：首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。
最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。
（3）提高性能：把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。
通过这个归一化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。
（4）优点：与其他的特征描述方法相比，HOG有很多优点。
首先，由于HOG是在图像的局部方格单元上操作，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更大的空间领域上。
其次，在粗的空域抽样、精细的方向抽样以及较强的局部光学归一化等条件下，只要行人大体上能够保持直立的姿势，可以容许行人有一些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略而不影响检测效果。
因此HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。
2、HOG特征提取算法的实现过程：大概过程：HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。
图像特征提取及描述算法分析
图像特征提取及描述算法分析图像特征提取及描述算法是计算机视觉领域的核心内容之一，其在图像处理、模式识别和计算机视觉任务中扮演着重要的角色。
本文将分析一些常用的图像特征提取及描述算法，包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）和高级表观算子（HOG），以及它们在实际应用中的优缺点。
边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
边缘是图像中灰度变化最明显的地方，通常包含了物体的轮廓和纹理信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子和Prewitt算子是基于局部差分的算法，通过计算像素点邻域内灰度值的差异来检测边缘。
Canny边缘检测算法在Sobel算子的基础上添加了非最大抑制和双阈值处理，能够在减少噪声的同时保留重要的边缘信息。
边缘检测算法在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛的应用，例如目标检测、图像分割和图像识别等。
角点检测是另一种常用的图像特征提取算法，它主要用于寻找图像中的角点或感兴趣点。
角点是图像中两条或多条边缘相交的地方，通常具有良好的鲁棒性和唯一性。
常用的角点检测算法有SIFT算法、Harris角点检测算法和FAST角点检测算法。
SIFT算法通过在不同尺度空间上进行高斯模糊和建立尺度空间极值点来寻找图像中的关键点。
Harris角点检测算法基于图像灰度的变化率来检测角点，通过计算图像的梯度和结构矩阵的特征值来判断像素点是否为角点。
FAST角点检测算法则是通过快速的像素比较来寻找图像中的角点。
角点检测算法在图像配准、目标跟踪和三维重建等领域有广泛的应用。
尺度不变特征变换（SIFT）是一种用于图像特征提取和描述的经典算法。
SIFT 算法通过在不同尺度空间上构建高斯金字塔和相对梯度直方图来提取图像的局部不变特征。
SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，能够在不同角度和尺度下描述同一物体的特征。
SIFT算法在目标识别、图像匹配和三维重建等领域有广泛的应用。
基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法
关键 词 ： ｎｙ ａ Ｃ ｎ 算子； 法向量； 方向角； 印鉴鉴别 中 图分类 号 ： Ｐ ９ ．１ 文 献标识 码 ： 文章 编号 ：６４１４ （０００—２８ ４ Ｔ ３ １４ Ａ １７ — ８２１）３ ５— ０ ０ ０
印鉴作 为个 人 和组织 具有 法律 意 义的标 识在 社会 活 动 中有 着广 泛 的应 用 ， 工 核 对 印鉴 已经 不能 人
１ Ｃ ｎ ｙ边缘检测算子 ａｎ
Ｃ ｎ ｙ 缘检 测算 子利 用高 斯 函数 的一 阶微 分 ， ａｎ 边 能在 噪声 抑制 和边 缘检测 之 间取 得 较 好 的平衡 ， 是
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作 为一 个模 式识 别 问题 ， 提取适 当的特征 是解 决该 问题 最重 要 的一环 。 目前 ， 方法 所采 用 的特征 该
包括 ： 笔划 的拓 扑结构 、 符边 缘信 息 、 符局 部或 全 局 的某些 统 计 量 。这 些信 息 的提 取都 受 到 上述 问 字 字
题 的影 响 ， 如何从 印鉴 图像形 态信 息 中提取最 有鉴 别 力 的特 征成 为 印 鉴识 别 系 统 的核 心 问题 。本 文提 出 了一 种基 于边 缘方 向直 方 图的方 法 提 取 印鉴 特 征 。首 先 经 过 Ｃ ｎ ｙ边 缘 检测 算 子 提 取 待 检 的 纯 印 ａｎ
相 似而 笔划粗 细 不 同时识 别效果 不佳 。近年来 ， 不变 量 、ｏ ｒ ｒ 述 符等 特 征也 被 应 用 于印鉴 识 别 ， 矩 Ｆ ｕｉ 描 ｅ 但 未能 很好 地解 决空 穴 、 笔划 断裂 等 问题 ， 确度 尚难 达 到 实用 要 求 。此 外 ， 缘模 版 匹配 相 似度 和 精 边 Ｄ ｌ ｎｙ三角 剖分 ｌ提 取 的笔划 位置 等特 征量也 被用 于提 取 印鉴 的全局 和局部 特 征 。 ｅａ ａ ｕ ３
ocr方向检测方法
OCR（Optical Character Recognition）是光学字符识别的缩写，它是一种将图像中的文本信息转换为可编辑文本的技术。
OCR方向检测是OCR系统中的一个关键步骤，它的目标是确定文本的方向，使得后续的文本识别更加准确。
以下是一些常见的OCR方向检测方法：1.垂直投影法（Vertical Projection）：•原理：通过对图像进行垂直投影，观察文本在水平方向上的分布情况。
通过分析投影图，可以确定文本的主要方向。
•步骤：•将图像转为灰度图。
•对图像进行垂直投影，得到投影直方图。
•分析直方图的峰值，确定文本的主要方向。
2.Hough变换法：•原理：Hough变换可以用来检测图像中的直线。
通过在Hough空间中检测直线，可以找到文本的主要方向。
•步骤：•将图像转为灰度图。
•使用边缘检测算法（如Canny边缘检测）得到边缘图。
•对边缘图进行Hough变换，找到主要的直线。
3.梯度方向直方图法：•原理：计算图像中每个像素点的梯度方向，然后通过统计梯度方向的直方图来确定文本的主要方向。
•步骤：•将图像转为灰度图。
•计算图像的梯度（可以使用Sobel、Prewitt等算子）。
•统计梯度方向的直方图，找到主要的方向。
4.深度学习方法：•原理：使用深度学习模型，如卷积神经网络（（CNN）或循环神经网络（（RNN），对图像进行端到端的学习，以直接预测文本的方向。
•步骤：•构建深度学习模型，输入为图像。
•模型学习图像中文本的方向。
•在训练完成后，使用模型进行方向检测。
选择合适的方法取决于应用的需求、图像的特性以及性能要求。
深度学习方法在大规模数据集上通常表现较好，但在一些简单的场景中，传统的方法仍然可以取得良好的效果。
图像处理中的边缘检测与图像增强技术
图像处理中的边缘检测与图像增强技术边缘检测是图像处理领域中的重要技术，它主要用于提取图像中的边缘信息，帮助我们分析和理解图像。
图像增强则是通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。
本文将介绍边缘检测和图像增强的原理、常用算法和应用领域。
一、边缘检测技术边缘是图像中灰度变化比较大的区域，通常表示物体边界或者纹理的边界。
边缘检测的目标是在图像中找到这些边缘，并将其提取出来。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子和Canny算子。
1. Sobel算子Sobel算子是一种最简单和最常用的边缘检测算法之一。
它通过在图像中进行卷积运算，通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
Sobel算子有水平和垂直两个方向的算子，通过计算两个方向上的差异来得到最终的边缘值。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种常用的边缘检测算法，它与Sobel算子类似，也是通过计算像素点与其邻域像素点之间的差异来作为边缘的强度。
不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其结果可能会略有差异。
3. Roberts算子Roberts算子是一种简单的边缘检测算法，它使用了一个2x2的卷积核。
通过计算相邻像素点之间的差异，Roberts算子可以提取图像中的边缘信息。
然而，Roberts算子相对于其他算法来说，其结果可能会较为粗糙。
4. Canny算子Canny算子是一种边缘检测的经典算法，由于其较好的性能和效果，被广泛应用于边缘检测领域。
Canny算子主要包括以下几步：首先，对图像进行高斯滤波，以平滑图像；其次，计算图像的梯度和边缘方向；然后，通过非极大值抑制去除不是边缘的像素；最后，通过双阈值算法将边缘连接为一条连续的线。
二、图像增强技术图像增强是指通过改变图像的亮度、对比度等参数，使得图像更加明亮和清晰。
图像增强可以提高图像的质量，使得图像更适合用于后续的分析和处理。
基于边缘直方图的图像特征抽取方法综述与实验对比
基于边缘直方图的图像特征抽取方法综述与实验对比引言图像特征抽取是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在图像识别、目标检测和图像检索等应用中发挥着关键作用。
近年来，基于边缘直方图的图像特征抽取方法逐渐受到研究者的关注。
本文将对这一方法进行综述，并通过实验对比来评估其性能。
一、边缘直方图的定义与特点边缘直方图是指在图像中提取边缘信息，并将其表示成直方图的一种方法。
边缘直方图的主要特点包括以下几个方面：1. 边缘信息的提取：边缘直方图通过运用边缘检测算法，如Canny算法或Sobel算法等，从图像中提取边缘信息。
这些边缘信息通常包括图像中物体的轮廓和边界。
2. 直方图的构建：将提取到的边缘信息进行统计，构建边缘直方图。
直方图可以反映边缘信息在图像中的分布情况，从而提供了一种描述图像特征的方式。
3. 特征的表达：通过边缘直方图，可以将图像特征表达为一个向量。
这个向量可以作为图像的特征向量，用于后续的图像处理和分析任务。
二、基于边缘直方图的图像特征抽取方法基于边缘直方图的图像特征抽取方法可以分为以下几类：1. 基于全局边缘直方图的方法：这类方法将整个图像的边缘信息进行统计，构建全局边缘直方图。
然后，通过对直方图进行归一化和降维等处理，得到最终的特征向量。
2. 基于局部边缘直方图的方法：这类方法将图像划分为多个局部区域，对每个局部区域提取边缘信息，并构建局部边缘直方图。
最后，将所有局部直方图进行合并，得到最终的特征向量。
3. 基于多尺度边缘直方图的方法：这类方法在不同尺度下提取图像的边缘信息，并构建多个尺度的边缘直方图。
然后，将这些直方图进行融合，得到最终的特征向量。
三、实验对比与评估为了评估基于边缘直方图的图像特征抽取方法的性能，我们进行了一系列实验对比。
在实验中，我们选取了几种常用的图像数据集，并使用不同的图像特征抽取方法进行比较。
实验结果显示，基于边缘直方图的图像特征抽取方法在图像识别和目标检测等任务中表现出了较好的性能。
图像算量计算公式是什么
图像算量计算公式是什么图像算量计算是指利用数字图像处理技术对图像进行量化分析和计算的过程。
在图像处理领域，图像算量计算是非常重要的一部分，它可以帮助我们从图像中提取出有用的信息，并进行进一步的分析和处理。
在图像算量计算中，常常需要用到一些数学公式和算法来对图像进行处理和计算。
本文将介绍一些常用的图像算量计算公式和方法。
一、图像灰度值的计算。
在图像处理中，灰度值是一个非常重要的概念。
图像的灰度值表示了图像中每个像素点的亮度，它可以用来描述图像中物体的明暗程度。
在图像算量计算中，我们常常需要对图像的灰度值进行计算和分析。
图像的灰度值可以用以下公式来计算：灰度值 = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B。
其中，R、G、B分别表示图像中每个像素点的红、绿、蓝通道的数值。
通过这个公式，我们可以将彩色图像转换为灰度图像，并对图像的灰度值进行进一步的处理和分析。
二、图像的直方图计算。
图像的直方图是描述图像灰度分布情况的一种统计图表。
通过直方图，我们可以直观地了解图像中各个灰度级别的分布情况，从而对图像进行进一步的分析和处理。
图像的直方图可以用以下公式来计算：直方图 = 统计各个灰度级别的像素点个数。
通过计算图像的直方图，我们可以得到图像的灰度分布情况，从而对图像进行进一步的处理和分析。
三、图像的平均灰度值计算。
图像的平均灰度值是描述图像整体灰度水平的一个重要指标。
通过计算图像的平均灰度值，我们可以了解图像的整体亮度情况，从而对图像进行进一步的处理和分析。
图像的平均灰度值可以用以下公式来计算：平均灰度值 = Σ（灰度值）/像素总数。
通过计算图像的平均灰度值，我们可以得到图像的整体灰度水平，从而对图像进行进一步的处理和分析。
四、图像的边缘检测算法。
图像的边缘检测是图像处理中的一个重要任务，它可以帮助我们找到图像中物体的边界和轮廓。
在图像算量计算中，常常需要用到一些边缘检测算法来对图像进行处理和分析。
图像特征提取方法
图像特征提取方法摘要特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。
它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。
特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。
特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。
因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。
因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。
它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。
假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。
作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。
此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
当光差图像时，常常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。
但如果物体的尺寸很小或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需要降低分辨率。
如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像的特征对进行图像研究有优势。
常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等): 一、课程设计的内容本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。
(1)边界方向直方图法由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。
图像处理中的图像边缘检测与边缘增强算法研究
图像处理中的图像边缘检测与边缘增强算法研究图像边缘检测与边缘增强算法研究随着人工智能和计算机视觉的发展，图像处理在各个领域的应用日益广泛。
而图像边缘检测与边缘增强算法就是其中重要的一部分。
本文将就这一主题展开探讨。
一、边缘检测的意义与难点边缘是图像中物体与背景交界处的强度变化，对于了解物体的形状和轮廓非常重要。
因此，图像边缘检测的主要目的就是提取出图像中的边缘信息。
但是，由于图像中存在噪声和复杂的纹理等因素，边缘检测变得困难。
在图像边缘检测中，常用的方法有基于梯度的方法和基于模板的方法。
基于梯度的方法通过计算像素点的梯度来检测边缘，而基于模板的方法则是通过将图像与一些特殊模板进行卷积计算来寻找边缘。
这两种方法各有优缺点，根据实际需要选择相应的方法进行边缘检测。
二、经典的边缘检测算法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它利用一组3x3的模板分别计算水平和垂直方向上的梯度值，然后将两个方向上的梯度值进行加权平均得到最终的边缘强度。
Sobel算子简单有效，能够检测到明显的边缘，但对于边缘较细的物体可能存在一定误差。
2. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种基于概率的边缘检测算法，它通过将图像进行多次平滑处理、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，最终得到图像的边缘信息。
Canny算法可以有效地抑制噪声，并能检测出较细的边缘，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。
三、边缘增强的方法与技术边缘增强是通过一系列处理方法，使得图像中的边缘更加鲜明和清晰。
常用的边缘增强方法有直观增强、直方图均衡化、锐化等。
直观增强是最简单的一种边缘增强方法，通过调整图像的对比度和亮度来使边缘更加突出。
直方图均衡化则是通过将像素灰度分布均匀化来增强图像的边缘信息，进而提高图像的质量和视觉效果。
而锐化则是通过增强图像的高频成分来提升图像的边缘信息。
四、图像边缘检测与边缘增强的应用领域图像边缘检测与边缘增强广泛应用于图像处理、模式识别、计算机视觉等领域。
图像特征与描述子（直方图，聚类，边缘检测，兴趣点关键点，Harris角点，斑点（Blob）。。。
图像特征与描述⼦（直⽅图，聚类，边缘检测，兴趣点关键点，Harris⾓点，斑点（Blob）。
1.直⽅图⽤于计算图⽚特征，表达，使得数据具有总结性，颜⾊直⽅图对数据空间进⾏量化，好⽐10个bin2. 聚类类内对象的相关性⾼类间对象的相关性差常⽤算法：kmeans， EM算法， meanshift，谱聚类（密度聚类），层次聚类kmeans聚类选取k个类中⼼，随机选取计算每个点跟k个类中⼼的位置把数据点分配给距离最近的⼀个类中⼼计算新的类中⼼-对该类中的所有点取均值类中⼼数K的选取K类平均质⼼的距离加权平均值，当k=5时的斜率发⽣变化，我们可以选取5作为分类的个数kmeans ++ 半随机（初始点的选取）第⼀类中⼼ - 随机选取记D（x）为数据点x距离最近的聚类中⼼的距离选取下⼀个聚类中⼼，选取的概率正⽐于D(x) ^ 2以此类推，到第k个量化颜⾊直⽅图聚类颜⾊直⽅图：使⽤聚类算法对像素点颜⾊向量进⾏聚类，单元由聚类中⼼代表3. 边缘检测像素明显变化的区域，具有丰富的语义信息⽤途：物体识别，⼏何视⾓变化定义：像素函数快速变化的区域，⼀阶导数的极值区域，⼆阶导数的0点位置步骤：先⾼斯去噪，再使⽤⼀阶导数获取极值公式：对x⽅向进⾏求导 б 表⽰的是标准差对y⽅向进⾏求导梯度幅值/强度hx（x，y）^ 2 + hy(x, y) ^ 2梯度（增加最快）⽅向arctan（hy（x, y）/ hx（x, y）)4. 兴趣点/关键点稳定局部特点：可重复性，显著性抗图⽚变化外貌变化（亮度，光照）⼏何变化（平移，选择，尺度）5.Harris⾓点⼀种显著点：在任何⽅向上移动⼩观察窗，导致⼤的像素变动 Ｅ(u, v) = ΣW(x, y)[I(x+u, y+v)-I(x, y)] ^2W(x, y)是⾼斯函数进⾏加权的， x，y表⽰当前位置， u和v表⽰移动了的位置6.斑点（Blob）拉普拉斯梯度：⼀阶导数极值点 - ⼆阶导数零点梯度/边缘可以通过查找：⼆阶导数接近零，⼀阶导数⾜够⼤对噪声很敏感，需要先做⾼斯平滑公式： Δf = δ2f / δ2x + δ2f / δ2y 对x求⼆阶导，对y⽅向求⼆阶导斑点是找拉普拉斯的极值边缘是找拉普拉斯的零值7.SIFTSIFT特征计算计算⾼斯差分（DoG）尺度空间，获取极值点特征点处理：位置插值，去除低对⽐度点，去除边缘点⽅向估计： 2*2⽹格， 8个⽅向，获得最⾼值为关键点的主⽅向，特征点⽅向归⼀化，即所有⽅向为同⼀⽅向描述⼦提取: 在旋转坐标上采样16*16的像素窗， 4*4⽹格，8⽅向直⽅图，总共178维8.纹理特征HOG（⽅向梯度直⽅图）梯度幅值，⽅向 s = sqrt（sx^2 + sy^2）Block 拆分16*16的block 步长是8，包含2*2个cell，每个cell8*8， 9个⽅向积累梯度幅值，使⽤位置⾼斯加权，使⽤相邻bin线性插值64&128的维度图：7*15 * （2*2） * 9 = 3780LBP(局部⼆值模式)将每个像素点与周围点⼤⼩半径⽐较，半径R的圆上，均匀采样P个点，根据赫值⼤⼩，量化为0或1。
HOG（方向梯度直方图）与特征识别
HOG（⽅向梯度直⽅图）与特征识别结合这周看的论⽂,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈⾃⼰的理解：HOG descriptors 是应⽤在计算机视觉和图像处理领域，⽤于⽬标检测的特征描述器。
这项技术是⽤来计算局部图像梯度的⽅向信息的统计值。
这种⽅法跟边缘⽅向直⽅图（edge orientation histograms）、尺度不变特征变换（scale-invariant feature transform descriptors）以及形状上下⽂⽅法（ shape contexts）有很多相似之处，但与它们的不同点是：HOG描述器是在⼀个⽹格密集的⼤⼩统⼀的细胞单元（dense grid of uniformly spaced cells）上计算，⽽且为了提⾼性能，还采⽤了重叠的局部对⽐度归⼀化（overlapping local contrast normalization）技术。
这篇⽂章的作者Navneet Dalal和Bill Triggs是法国国家计算机技术和控制研究所French National Institute for Research in Computer Science and Control (INRIA)的研究员。
他们在这篇⽂章中⾸次提出了HOG⽅法。
这篇⽂章被发表在2005年的CVPR上。
他们主要是将这种⽅法应⽤在静态图像中的⾏⼈检测上，但在后来，他们也将其应⽤在电影和视频中的⾏⼈检测，以及静态图像中的车辆和常见动物的检测。
HOG描述器最重要的思想是：在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。
具体的实现⽅法是：⾸先将图像分成⼩的连通区域，我们把它叫细胞单元。
然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。
最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。
一种基于颜色和边缘特征的Mean Shift目标跟踪算法
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：ｔａ ｅ ａ ｋｉ ｇ；Ｍ ｅ ｉｔ ｄ ｐ ｉ ｒ ｇ ｔｔ ｃ ｎ ｒ ｎ ａ Ｓｈ ｆ ；ａ ａ ｔ ｖｅ；ｍ ｏ ｅ ｐ ｔｎ ｄ ｌｕ ｄａｉ ｇ
在动 态环 境 下进行 目标跟踪 是 当今 机器 视 觉
线 索 ， 大 的特 点 就 是 跟 踪 系 统对 环 境 和 场 景 变 最 化 的 自组 织 和 自适 应 力 强 。Ｃ ｌｎ ｏｌ ｓ等 将 一 种 ｉ 在 线多 特 征 自适 应 选择 机 制嵌 入在 均值 漂移 跟 踪
ｔ ｏ ａ ｐ ｏ ｄ ｎ ｍ ｉ ｈａ ｇ ｎ ｎ ｉｏ ｍ ｅ ｔ Ｔｏ ｓ ｖ ｈｅｐｒ ｂｌｍ ，ａ ｎ ｗ ｅ ｎ Ｓｈ ｆ ａ ｇ ｔｔａ ｋ ｎ ｌ ｏ ｙ ｔ ｄａ ｔｔ ｙ ａ ｃ ｃ ｎ ｉ ｇ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ． ｏｌ ｅ ｔ ｏ ｅ ｅ Ｍ ａ ｉ ｔ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｇ ａ ｇ — ｔ
缺 乏有效 的模板更 新 机制 。
除这种影响 ， 本文对亮度设定阈值 ， 剔除掉小于或 者大 于一 定亮 度值 的像 素 。本文 只考虑那 些 与亮 度值 大 于 １ ０或者小 于 ２ ０对 应 的 值 。 ４
０。 Ｖ ＝０
６ ０ｏｘ
＝尺
６ ￣Ｘ Ｇ － Ｂ ０
学 基 金 （ 目编 号 ：０ ８ Ｃ ４ ０ 项 ２０ Ｚ ５０ ８）
作者简介 ： 祥滨（ ９３一） 男 ， 石 １６ ， 辽宁普兰店人 ， 博士 ， 教授 ， 主要研究方 向： 分布式虚拟现实 、 图像处理 、 游戏 ， — ａ ： ｂ ａ ． 网络 Ｅｍ ｉ ｓ ＠ｓｕ ｌｘ
基于边缘梯度方向直方图的图像检索
Ｓｎ技 ｅ ｏｙｉ 科 ｃ Ｔｈｌ ｉ ｃ ｅ ｃ ｏ界 ｏ ｉ ＆ 视 ｇ ｓ ｅ ｎ Ｖｎ
项 目与 课题
基于边缘梯度方向直方图的图像检索
余 胜 谢 莉
湖南 娄底 ４７ ０ ） １ ０ ０ （ 湖南 人文科 技学 院物理 与信 息 工程 系
【 要】 摘 图像检索是计算机视觉研究的热点问题之一。首先对数字图像进行边缘检测； 接下来对各个边缘点求其梯度 ： 然
【 ｂｔ ｃ］ ａｅｒｒｖｌ ｓ ｈ ａ ｂｃｍ ｅｈｔ ｐｔ ｆ ｏ ｐｔ ｉｏ． ｉｔ ， ｅｅｇ ｅ ｃｏ ｆｄ ｉｌｍ ｇ． Ａ ｓ ａｔＩ ｇ ｅ ｉ ａ ｉ ｔ ｈｓ ｅｏ ｅｔ ０ ｓｏ ｏ ｃｍ ｕ ｒ ｓ ｎ Ｆ ｓｙ ｗ ｄｅｄｔ ｔｎ ｏ ｉｔ ａｅ ｒ ｍ ｔｅ ｅ ｈ ｅ ｖｉ ｒｌ ｅｉ ｇａ ｉ
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本轮廓线的表示法两大类 。基于 区域的表示法从 目标 图像的
整个 区域检测形状特征算法计算量非 常大 ， 而基 于轮廓线 的
Ｇ ｉ１ｙ １ ＋（ ＋ ） － ，＋ ） ｉ １ ， ｄ
Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｏ ｕ ｅ ｔ ｅ ｇ ａ ｉｎ ｆｔ ｅ ｅ ｇ ｅ ｔ ｒ ｏｎ ｓ Ｔ ｉ ｌ， ｅ ｅ ｅ ｇ ｒ ｄ ｅ ｔｏ ｅ ｔｔ ｎ ｈｓｏ ａ ｂ ｓ ｎ ｔ ｅ ｇ ａ ｉｎ ｆ ｅ ｏ ｄ ｙ ｃ ｍｐ ｔ ｈ ｒ ｄｅ ｔ ｄ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｐ ｉｔ ． ｈｒ ｙ ｇ ｔｔ ｄ ｅ ｇ ａ ｉｎ ｒ ｎ ａ ｉ ｉｔｇ ｍ ａ ｅ ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｏ ｈ ｄ ｈ ｉ ｏ ｒ ｈ ｏ
SIFT算法原理SIFT算法详细介绍
SIFT算法原理SIFT算法详细介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于计算机视觉领域的算法，用于检测和描述图像中的局部特征。
它被广泛应用于目标识别、图像匹配和三维重建等任务中。
SIFT算法通过提取图像的稳定特征点来实现图像的尺度和旋转不变性。
下面详细介绍SIFT算法的原理和步骤。
1.尺度空间极值检测：SIFT算法首先在不同的尺度空间中通过高斯差分金字塔（Difference of Gaussian，DoG）寻找稳定的特征点。
通过对输入图像进行高斯滤波，得到一系列不同尺度的图像。
然后，通过对相邻的两个不同尺度的图像进行差分操作，得到高斯差分图像，即DoG金字塔。
接着，在DoG金字塔中寻找局部极值点，即该点的像素值在其周围的3×3×3邻域内最大或最小。
2.生成关键点：在尺度空间极值点检测后，通过插值计算亚像素精度的关键点位置，以获得更精确的特征点位置。
对比邻域像素的梯度幅值和方向，重新定位关键点位置。
3.消除边缘响应：排除低对比度的稳定特征点和位于边缘的特征点，以提高匹配的准确性。
通过计算Hessian矩阵的迹和行列式来判断是否为边缘响应。
4.计算主方向：为了使SIFT算法对旋转具有不变性，对每个关键点计算该点的主方向。
在关键点周围的邻域内，计算梯度幅值和方向直方图，选取主方向作为该特征点的方向描述符。
5.生成特征描述子：在关键点检测和主方向计算后，利用关键点附近的图像区域创建描述子。
以关键点为中心，将图像区域分为若干个子区域，并在每个子区域内计算局部特征。
对每个子区域，计算梯度幅值和方向直方图，形成一个向量。
最后将这些向量串联形成一个特征向量，作为该特征点的描述子。
6.特征点匹配：使用描述子来匹配不同图像中的特征点。
通过计算两个特征点描述子之间的距离来判断它们的相似性。
通常使用欧氏距离或余弦相似度来度量特征点之间的差异。
然后，根据距离进行特征点匹配，通过选取最佳匹配对的阈值来过滤不准确的匹配。
边缘方向直方图
边缘⽅向直⽅图边缘直⽅图能较好体现图像的边缘和纹理特征。
不同类型的模板边缘直⽅图特征有⽐较明显的差异。
边缘直⽅图的算法[1]具体如下:(1) 图像灰度化。
(2) 将图像进⾏边缘算⼦ (如 SOBEL)运算, 得到( x, y) 点的 dx 和 dy。
(3) 计算各个像素的边缘⽅向θ( x, y) = argtg( dx / dy) 。
(4) 将边缘⽅向值进⾏量化, 从 0°～180°量化到 0°～36°。
(5) 将边缘⽅向值θ进⾏直⽅图统计并归⼀化。
Matlab代码[2]（采⽤canny边缘检测）：rgb_img=imread('man.jpg');gray_img=rgb2gray(rgb_img);subplot(2,1,1);imshow(gray_img);[row,col]=size(gray_img);gray_img=double(gray_img);% 使⽤canny算⼦，提取边缘edge_canny=edge(gray_img,'canny');edge_num=sum(sum(edge_canny));%边缘总点数subplot(2,1,2);imshow(edge_canny);%计算梯度⽮量Gx,Gyfor cir1=2:row-1for cir2=2:col-1Gx(cir1,cir2)=sum(gray_img(cir1-1:cir1+1,cir2+1))-sum(gray_img(cir1-1:cir1+1,cir2-1))...+gray_img(cir1,cir2+1)-gray_img(cir1,cir2-1);Gy(cir1,cir2)=sum(gray_img(cir1+1,cir2-1:cir2+1))-sum(gray_img(cir1-1,cir2-1:cir2+1))...+gray_img(cir1+1,cir2)-gray_img(cir1-1,cir2);Gx(cir1,cir2)=Gx(cir1,cir2)+(Gx(cir1,cir2)==0)*1e-6; % 为避免分母为0，加上⼀个很⼩的值。