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2。1。2 方向梯度直方图

在图像处理与模式识别中，方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）是用 来进行物体识别的特征描述子，通过计算和统计检测图像的局部区域直方图来描述特征。

(1)  主要思想

在一副图像中，梯度或者边缘的方向密度分布可以详尽的描述图像局部的外观和形 状。HOG 是梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘。

(2)  实现方法

将图像局部划分成小的连通的区域，设定 cell 单元，cell 单元一般都很小，然后采集 每个 cell 单元中各元素的梯度或者边缘的方向梯度直方图。把这些特征串联起来就构成 了 HOG 特征描述。

(3) 归一化

在整个图像范围内，将图像局部块（block）进行归一化、均衡化处理，以减小采集 样本时光照或者阴影带来的影响，从而获得更好的检测效果。

(4) 实现过程

(a) 灰度化处理；来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

(b) 使用 Gamma 校正法对输入图像进行颜色空间归一化，以减少光照和阴影变化对 检测带来的影响，同时减小噪声干扰；Gamma 压缩公式如下：

I (x, y) I (x, y)gamma (2-1)

(c) 计算每个像素的梯度；

利用 Sobel 算子计算出图像 x 轴方向和 y 轴方向梯度