HOG直方圖桶的三線插值澄清

像我之前的其他人HOG Trilinear Interpolation of Histogram Bins我想了解和實現HoG的三線插值。達拉爾的論文在這裏：HOG直方圖桶的三線插值澄清

我努力理解的問題是，我的理解是，任務是值重新destribution成箱，而非已知的二進制數值的插值。我很清楚方向維度中的一維情況;

，例如，如果我有75的已知像素梯度方向值和z1=60和z2=80（倉步長b=20）的最近的塊，然後將像素值（在該情況下梯度幅值，說w=16）將在分發比例爲1:3進入相鄰的bin（4進入60 bin並且12進入80 bin）對吧？

當談到三維情況需要量值的空間插值，我很難過。我不明白這個數量級如何重新分配到適當的箱子。任何明確的解釋，誰是引人矚目的緩慢，將不勝感激。

直方圖由那伏乃爾達拉爾討論方向梯度，的討論了細胞的梯度幅值的內插成定向區間（爲0到180度，我們有9個箱與垃圾箱步長或20度帶寬）

一個簡單的方法就是對窗口/圖像中的每個單元格執行此操作，但這會導致混疊效果。爲了減少混疊，討論了應該將圖像分割成n×n個單元的塊（最好是重疊的）。
例如。爲64×128像素的圖像可以定義如下：
1.細胞大小= 8×8像素
2.塊大小= 2×2的細胞

這給出：
8×16的細胞，或
4×8 NON -overlapping塊的或具有8即7x15 50％的步幅
7x15塊重疊塊

因此，而不是執行每一個細胞的自身線性直方圖插值你將執行Ť在塊單元的rilinear interpoloation即trilinearly插值：
- 雙線性成
（塊的）空間細胞 - 線性成定向區間系首長三線性內插的

2014-06-19 07:24:00

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