基于Hough变换的边缘检测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目在不调用MATLAB内置函数的前提下，完整自主实现Hough变换直线检测算法。支持灰度图像的边缘检测结果处理，提供可调参数的Hough空间累加器与峰值提取功能，实现直线精确识别与可视化输出。

详 情 说 明

基于Hough变换的边缘检测算法自主实现

项目介绍

本项目完整实现了基于Hough变换的直线检测算法，不依赖MATLAB内置的hough函数。通过结合经典边缘检测算子与自主实现的Hough变换流程，能够有效识别图像中的直线结构。项目包含从图像预处理、边缘提取到Hough空间构建、峰值检测的全套算法实现，并提供了丰富的可视化功能。

功能特性

• 完整的Hough变换自主实现：完全自主编码实现Hough空间构建、参数映射和累加器计算
• 灵活的边缘检测支持：集成Sobel和Canny边缘检测算法，支持参数可调
• 可配置的Hough参数空间：支持自定义Hough空间分辨率和角度采样间隔
• 智能峰值检测机制：实现局部极大值抑制算法，准确识别Hough空间中的显著峰值
• 全面的可视化输出：提供原始图像、边缘图、Hough热力图和检测结果叠加图的多维度展示
• 实用的数据输出：输出直线参数（ρ-θ坐标）和图像坐标系下的端点坐标

使用方法

基本调用

% 读取图像并转换为灰度图 img = imread('test_image.jpg'); % 运行主检测程序 lines = main(img);

参数自定义

% 设置边缘检测阈值、Hough空间分辨率等参数 params.edge_threshold = 0.1; % 边缘检测阈值 params.hough_resolution = 1; % Hough空间分辨率 params.peak_threshold = 0.3; % 峰值检测阈值 lines = main(img, params);

结果获取与可视化

% 获取检测结果 [line_params, endpoint_coords] = main(img, params);

% 可视化结果将自动显示四个子图： % 1. 原始输入图像 % 2. 边缘检测二值图 % 3. Hough累加器热力图 % 4. 直线检测结果叠加图

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 图像处理工具箱：需要安装Image Processing Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上RAM，处理大图像时需更多内存
• 支持图像格式：JPEG、PNG、BMP等常见灰度图像格式

文件说明

主程序文件实现了完整的直线检测流程，包括图像预处理、边缘特征提取、Hough参数空间映射、累加器矩阵构建、显著性峰值识别以及直线参数解析等核心功能。该文件整合了所有算法模块，提供统一的参数接口和结果输出，同时负责生成检测过程的可视化图表展示。