图像的hough变换

资 源 简 介

图像的hough变换

详 情 说 明

Hough变换是计算机视觉领域中用于检测图像中直线结构的经典算法。其核心思想是通过坐标空间转换，将图像中的直线检测问题转化为参数空间中的峰值搜索问题。

在实际应用中，Hough变换通常作用于经过边缘提取后的二值图像。算法首先将图像空间的每个边缘点映射到参数空间（通常是极坐标下的ρ-θ空间），这种转换使得原本在图像空间中难以直接检测的直线特征，在参数空间中表现为明显的交点。

Hough变换的最大优势在于对噪声和部分遮挡具有较强的鲁棒性。即使图像中的直线存在断裂或受到干扰，只要足够多的点落在同一直线附近，在参数空间中仍能形成明显的峰值。这使得它在许多实际场景中，如车道线检测、文档分析等领域都有广泛应用。

现代改进的Hough变换算法通过引入梯度方向信息、使用累加器数组等优化手段，进一步提高了检测效率和准确性。同时，该思想也被推广到检测其他几何形状，如圆、椭圆等。