基于随机霍夫变换的MATLAB圆形检测系统

资 源 简 介

本项目采用随机霍夫变换（RHT）算法，在MATLAB中实现高效圆形检测。系统可自动从复杂图像中识别圆形目标，精确输出圆心坐标与半径，适用于工业检测、图像分析等场景。

详 情 说 明

基于随机霍夫变换的圆形检测系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的圆形检测算法，采用随机霍夫变换（RHT）技术，能够从复杂背景图像中自动识别并定位圆形目标。与传统霍夫变换相比，本系统通过随机采样策略显著降低了计算复杂度，在保证检测精度的同时提高了运行效率，特别适用于存在噪声或部分遮挡的圆形识别场景。

功能特性

• 高效检测：采用随机霍夫变换算法，优化参数空间搜索过程
• 强鲁棒性：能够处理包含噪声、部分遮挡或不完整轮廓的圆形目标
• 灵活参数配置：支持自定义边缘检测阈值、圆形半径范围等关键参数
• 直观可视化：在原图上叠加显示检测结果，红色轮廓标注圆形边界，圆心位置明确标识
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式，支持灰度图与RGB图像输入

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像包含至少一个可见圆形轮廓
2. 参数设置（可选）：根据实际需求调整边缘检测阈值和圆形半径范围约束
3. 执行检测：运行主程序，系统自动完成边缘提取、圆形检测和结果输出
4. 获取结果：

- 数值输出：获得N×3矩阵，每行包含[圆心x, 圆心y, 半径r]参数 - 图像输出：生成带有检测结果标注的可视化图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了完整的圆形检测流程，包含图像读取与格式转换、边缘特征提取、随机霍夫变换核心算法实现、圆形参数空间投票分析、检测结果筛选与优化、数据输出与可视化展示等核心功能模块，通过参数化设计保证系统的灵活性和可扩展性。