基于霍夫变换的圆形交通标志检测与提取系统

资 源 简 介

该项目旨在解决交通标识牌识别过程中的圆形目标提取问题。利用MATLAB平台实现的霍夫变换圆检测算法，本项目可以自动从复杂的道路场景图像中识别出圆形的交通标志。程序的核心功能包括图像预处理、边缘特征提取以及参数空间映射，能够精确计算出图像中圆形的圆心位置和半径大小。特别地，该系统具备处理多目标的能力，当原始图像中存在多个圆形标志时，算法可以依次定位并将其分别从背景中抠取出来，生成独立的局部图像供后续的识别和分类使用。代码结构由两个.M脚本文件组成，需要根据具体的应用平台进行编译运行，适用于智能驾驶辅助系统中

详 情 说 明

基于霍夫变换的交通标志圆形检测与提取系统

项目介绍

本系统是一款专门用于自动识别和提取复杂场景中圆形交通标志的计算机视觉工具。系统基于霍夫变换（Hough Transform）的数学原理，能够从静态图像或模拟道路场景中精准锁定圆形目标的位置，计算其几何参数，并将各个标志物从原始背景中物理分割出来，为后续的交通标志识别、分类及分析提供标准化的输入数据。

功能特性

1. 智能数据获取：具备环境自适应能力，支持读取本地图像文件，并预设了模拟场景生成模块，可在无外部输入时自动构建包含多种颜色、带噪声干扰的复杂仿真场景。
2. 稳健的预处理流程：集成高斯滤波去噪与Canny算子边缘检测，有效过滤环境伪影，增强目标轮廓的特征表达。
3. 高精度多目标定位：采用优化后的两阶段（Two-Stage）霍夫变换算法，支持限定半径范围内的多圆检测，能够输出圆心的像素坐标及精确半径。
4. 自动化分割提取：根据检测到的参数，系统会自动计算带留白的裁剪区域，实现多目标的批量“扣图”与独立显示。
5. 直观的分析报告：提供四合一的可视化评估界面，实时在控制台打印检测数量、物理属性（坐标与半径）等技术细节。

实现逻辑说明

系统的运行遵循标准的图像处理 pipeline 流程：

1. 数据准备阶段：程序首先检测指定路径的图像资源。若文件缺失，系统会调用内部函数创建一个三通道模拟图像，模拟包含红（禁止）、蓝（指示）、黄（警告）三种交通标志的道路背景，并注入随机高斯噪声。
2. 特征强化阶段：将输入图像转换为灰度模式，应用标准差为2的高斯核进行平滑。随后利用Canny算法提取微弱的边缘梯度，为参数空间的投票累加奠定基础。
3. 空间映射阶段：设定20至120像素的半径搜索窗口，在边缘特征图上应用 imfindcircles 函数。通过设定 0.88 的灵敏度系数，在霍夫累加器中寻找局部极大值点，从而确定圆心的 xy 坐标。
4. 物理分割阶段：针对每一个识别出的圆形参数，系统会计算一个 2 倍半径加留白的矩形包围盒（Bounding Box）。利用裁剪逻辑从原始全色图中提取独立的局部子图，确保标志信息的完整度。
5. 结果聚合阶段：系统启动多面板可视化窗口，同步排布原始图、边缘特征图、标注后的检测图以及每一个被抠取出的目标子图。

关键技术与算法分析

1. 两阶段霍夫变换 (Two-Stage Hough Transform)：算法不直接在三维空间累加，而是先利用边缘梯度方向信息定位圆心候选点，再通过径向投票确定半径。这种方式大幅降低了内存消耗并提升了计算速度，特别适用于实时性要求较高的驾驶辅助场景。
2. 边缘阈值与灵敏度调节：代码中设置了 EdgeThreshold 为 0.1，配合 0.88 的检测灵敏度，这使得系统在面对低对比度或轻微遮挡的圆形标志时，依然能保持较高的召回率。
3. 动态掩膜与坐标计算：在模拟场景生成中，利用网格矩阵（meshgrid）与欧式距离公式构建圆形掩膜（Mask），能够精准模拟真实光影下的几何形状。
4. 子图提取边距逻辑：在执行 imcrop 时，系统引入了 8 像素的 pad 冗余步长，这一设计有效避免了因检测误差导致的标志边缘被切除的问题，保证了提取结果的健壮性。

使用方法

1. 环境配置：确保计算机已安装 MATLAB R2016b 或更高版本，并安装了 Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
2. 输入设置：将待检测的交通场景图片命名为 traffic_sign_input.jpg 并放置在程序同一目录下；若无图片，直接运行程序即可查看模拟效果。
3. 运行：执行脚本，程序将自动完成所有分析逻辑。
4. 结果查看：在 MATLAB 创建的图形窗口中观察检测圆周（红色线条）与中心（蓝色叉号），并在控制台查看详细的检测统计报告。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB (必须包含 Image Processing Toolbox)。
2. 硬件要求：通用办公电脑即可，处理标准 HD 图像的平均耗时通常小于 1 秒。
3. 适用场景：适用于学术研究、智能驾驶原型开发、数字图像处理课程演示等需要进行几何特征提取的领域。