Generalised_Hough_transform广义霍夫变换

资 源 简 介

Generalised_Hough_transform广义霍夫变换

详 情 说 明

广义霍夫变换是经典霍夫变换的重要扩展，为计算机视觉中的形状检测提供了更灵活的解决方案。与标准霍夫变换只能检测参数化形状不同，广义霍夫变换突破了这种限制，能够检测任意形状的目标。

该算法通过建立R-table（参考表）这一核心数据结构来存储目标形状的几何信息。R-table记录了目标轮廓上各点相对于参考点的向量关系，这种表示方式使得算法不再依赖特定的数学方程描述形状。在检测阶段，算法通过在参数空间累加投票来定位可能的目标实例。

广义霍夫变换对噪声和部分遮挡具有较好的鲁棒性，因为它不要求所有边缘点都参与投票。当目标发生旋转或缩放时，只需相应调整R-table中的向量即可适应，这种特性使其在实际应用中表现出色。

理解广义霍夫变换的关键在于把握其从具体到抽象的转变思路：将特定形状的检测问题转化为更一般的模式匹配问题，这种思想在计算机视觉领域具有广泛的应用价值。