Calculation of Directional Gradient Eigenvalue for Support Vector Machine Training

具体的な画像を2値化した後、この式を使用して、画像内の各ピクセルの水平および垂直のバイナリ勾配を計算します。この式を使用して、各点のバイナリ勾配の方向とサイズを計算します。次に、n で表されるイメージ セグメンテーション ブロックのサイズを決定します。

画像を n x n の正方形のブロックに分割するには、横軸と縦軸に沿って n ピクセルごとにセグメンテーション ラインを設定します。ブロック内の各ピクセルのバイナリ勾配方向に基づいて、各方向の適切な勾配の統計的角度間隔にピクセルを分類します。その区間の勾配統計値を得るには、反時計回りの各方向の勾配統計角度区間におけるピクセルのバイナリ勾配を合計する。

勾配統計角度間隔方向勾配統計で得られた結果を記録します。次に、サンプルを正確な計算領域に分割し、各領域が 4 つの隣接するブロックで構成されるようにします。指定した計算領域内の各ブロックの角度間隔内の方向勾配の統計値を計算します。

次に、方向勾配の統計情報を成分として特徴ベクトルを生成します。各計算領域から導出された方向勾配特徴ベクトルを組み合わせて、画像の方向勾配特徴ベクトルを取得します。ブロックサイズをある程度拡大すると、振動状態の異なるコンクリート画像サンプルの各ブロックの方向勾配特徴量に大きな違いが見られます。