MATLAB霍夫变换直线识别系统：基于峰值检测的图像线条定位工具

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像中直线结构的自动识别与定位，通过霍夫变换将图像映射至参数空间，结合峰值检测算法精确提取直线参数，并在原图中可视化标记结果。适用于建筑图纸分析、道路检测等场景。

详 情 说 明

基于霍夫变换与峰值检测的图像线条识别系统

项目介绍

本项目实现了一套基于数字图像处理技术的图像直线结构自动识别与定位系统。系统采用经典的霍夫变换算法，将图像空间中的直线映射到参数空间，通过峰值检测技术精确定位直线参数，并在原图像中直观标记检测结果。该系统适用于文档扫描、工业视觉检测、道路识别等多种需要直线检测的应用场景。

功能特性

• 图像边缘提取：自动进行图像预处理，提取有效的边缘信息
• 霍夫变换映射：将图像空间直线转换为参数空间累积矩阵
• 峰值检测定位：采用邻域抑制策略精确识别参数空间峰值
• 结果可视化：在原图像上叠加显示检测到的直线段
• 参数统计报告：生成详细的直线检测统计信息（数量、角度分布等）
• 参数可配置：支持角度分辨率、距离分辨率、峰值阈值等关键参数灵活调整

使用方法

1. 输入准备：提供二维灰度图像矩阵（uint8类型，0-255取值范围）
2. 参数设置（可选）：

- 霍夫变换参数：角度分辨率、距离分辨率阈值 - 峰值检测参数：峰值数量阈值、邻域抑制半径

1. 执行检测：运行系统进行直线识别处理
2. 结果获取：

- 霍夫变换参数空间矩阵 - 检测到的峰值坐标列表（rho, theta参数对） - 带直线标记的原图像显示 - 直线参数统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、边缘特征提取、霍夫空间转换、峰值识别定位、结果可视化绘制以及检测数据统计分析等完整功能链，提供从输入到输出的端到端直线检测解决方案。