基于多尺度HOG的草图检索

　　草图检索是图像处理领域中的重要研究内容。提出了一种将高斯金字塔和局部HOG特征融合的特征提取改进方法，并将其用于草图检索。采用高斯金字塔将图像分解到多尺度空间，在所有尺度上进行兴趣点提取，获得基于兴趣点的多尺度HOG特征。利用图像的多尺度HOG特征集生成视觉词典，最终形成与视觉词典相关的特征描述向量，通过相似度匹配实现草图检索。将该算法与单一尺度下的HOG算法及其他几种算法比较，实验结果表明了其可行性和有效性。