Después de binarizar las imágenes concretas, calcule el gradiente binario horizontal y vertical de cada píxel de la imagen utilizando esta ecuación. Calcule la dirección del gradiente binario y el tamaño de cada punto usando esta ecuación. A continuación, determine el tamaño del bloque de segmentación de imágenes representado como n.
Para dividir la imagen en bloques cuadrados de n por n, establezca una línea de segmentación para cada n píxeles a lo largo del eje horizontal y el eje vertical. Clasifique los píxeles en el intervalo de ángulo estadístico del degradado adecuado de cada dirección en función de la dirección del degradado binario de cada píxel del bloque. Para obtener el valor estadístico de gradiente de ese intervalo, sume el gradiente binario de los píxeles en el intervalo de ángulo estadístico de gradiente de cada dirección en el sentido contrario a las agujas del reloj.
Registre los resultados obtenidos para las estadísticas de gradiente direccional del intervalo de ángulo estadístico de gradiente. A continuación, divida las muestras en áreas de cálculo precisas donde cada área consta de cuatro bloques adyacentes. Calcule el valor estadístico del gradiente direccional dentro del intervalo de ángulo para cada bloque en el área de cálculo especificada.
A continuación, genere el vector de características con las estadísticas del gradiente direccional como componente. Combine los vectores de entidades de gradiente direccional derivados de cada área de cálculo para obtener el vector de características de gradiente direccional de la imagen. A medida que el tamaño del bloque se expande hasta cierto punto, las características de gradiente direccional en cada bloque de muestras de imágenes concretas con diferentes estados de vibración exhiben diferencias significativas.
