基于向量化Hough变换的高效多圆检测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用完全向量化的Hough变换算法，通过三维累加器空间并行处理圆参数投票，避免循环结构，显著提升多圆检测效率。适用于图像中多个圆形的快速精准识别。

详 情 说 明

基于向量化Hough变换的高效多圆检测算法

项目介绍

本项目实现了一种基于向量化Hough变换的高效多圆检测算法。通过完全向量化的计算方式替代传统循环结构，算法在三维参数空间（x,y,r）中并行处理所有可能的圆参数组合，显著提升了圆检测的运算效率。虽然该方法对内存需求较高，但在检测速度上相比传统实现有大幅提升。

功能特性

• 高效向量化计算：采用完全向量化的矩阵运算，避免循环结构，充分利用MATLAB的并行计算能力
• 三维参数空间投票：在x、y坐标和半径r构成的三维累加器空间中进行圆参数投票
• 多圆检测能力：能够同时检测图像中的多个圆形目标
• 可调参数设置：支持半径搜索范围、累加器阈值、圆间距等参数的灵活配置
• 可视化输出：可选的可视化功能，在原图上标注检测结果

使用方法

输入要求

• 输入图像：灰度图像矩阵（uint8格式，尺寸为M×N）
• 预处理建议：推荐先使用Canny等边缘检测算法获得二值边缘图像
• 必要参数：圆半径搜索范围[r_min, r_max]
• 可选参数：累加器阈值、圆的最小间距等检测参数

输出结果

• 主要输出：结构体数组包含以下字段：

- centers：圆心坐标矩阵（n×2，每行表示[x,y]坐标） - radii：圆半径向量（n×1） - strengths：累加器强度值向量（n×1，表示检测置信度）

• 附加输出：可选的可视化图像，用不同颜色在原图上标注检测到的圆

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 建议内存：至少8GB RAM（根据图像尺寸和半径搜索范围调整）

文件说明

主程序文件整合了完整的圆检测流程，包含图像预处理、参数空间构建、向量化Hough变换计算、累加器峰值检测以及结果可视化等核心功能模块，实现了从输入图像到圆检测结果的完整处理链路。