数字信号处理中经典的霍夫算法，用于直线分割！

资 源 简 介

数字信号处理中经典的霍夫算法，用于直线分割！

详 情 说 明

霍夫变换是数字信号处理中用于检测图像中直线结构的经典算法。该算法的核心思想是将图像空间中的直线转换为参数空间的点，通过投票机制来识别图像中的直线。

算法采用参数化表示方法，将直角坐标系中的直线转换为极坐标系的参数空间。图像中每个边缘点会对应参数空间中的一条正弦曲线，多条曲线的交点即代表图像空间中的一条直线。这种变换使得即使图像中存在部分遮挡或噪声，依然能够有效检测出直线特征。

在实现上，霍夫变换首先对图像进行边缘检测预处理，然后构建参数空间的累加器数组。每个边缘点对所有可能的参数组合进行投票，最后通过寻找累加器的局部最大值来判定直线的存在。这种方法对噪声具有鲁棒性，能够有效处理不连续的边缘。

霍夫变换后来还被扩展用于检测圆、椭圆等其他几何形状，成为计算机视觉和图像处理领域的基础算法之一。其应用范围包括文档分析、道路检测、工业检测等多个领域。