基于Hough变换的图像几何形状检测与识别系统

资 源 简 介

本程序实现hough变换。Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。 该项目通过MATLAB底层算法构建了完整的Hough空间映射框架。程序首先对输入的场景图像进行预处理，包括灰度化转换、滤波去噪以及利用Canny或Sobel算子提取精确的边缘特

详 情 说 明

基于MATLAB的Hough变换图像几何形状检测与识别系统

项目介绍

本项目是一个由MATLAB底层算法构建的图像几何形状识别系统。系统以Hough变换作为核心理论基础，通过将图像空间中的边缘点映射到参数空间，利用累加器投票机制实现对常见几何形状（如直线、圆形）的精确检测。该项目完全基于底层实现，不依赖于现成的形状识别库，展示了点线对偶性及参数空间聚类在计算机视觉中的实际应用。

功能特性

• 完备的图像预处理：集成了从灰度转换、高斯平滑滤波到Canny边缘检测的全流程预处理，确保输入特征的高信噪比。
• 自定义Hough变换引擎：底层实现了从笛卡尔坐标系到极坐标系（直线）及多维参数空间（圆形）的映射算法。
• 动态阈值与非极大值抑制：系统具备自动锁定累加器峰值的能力，并通过区域抑制技术有效过滤重复的检测结果。
• 断裂边缘处理能力：利用Hough变换的全局特性，能够有效识别工业场景中存在遮挡或断裂的几何轮廓。
• 多维度参数输出：实时计算并展示检测到的形状参数，包括直线的极径(rho)与角度(theta)，以及圆形的圆心坐标与半径。

使用方法

1. 在MATLAB环境下打开项目文件夹。
2. 准备待分析图像（程序默认使用MATLAB自带的'coins.png'作为演示）。
3. 运行主程序代码。
4. 系统将自动弹出可视化分析界面，并同步在命令行窗口输出检测报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 工具箱：Image Processing Toolbox (图像处理工具箱)。
• 硬件配置：由于三维Hough投票涉及大量矩阵运算，建议内存不少于8GB以获得流畅体验。

核心实现逻辑与技术细节说明

#### 1. 预处理与特征提取 程序首先执行灰度化处理。为了消除高频噪声干扰，应用了一个5x5的自定义高斯滤波器（sigma=1.2）。边缘检测阶段采用Canny算子，通过设置0.1和0.3的双阈值，精确提取物体的轮廓特征，为后续的参数空间映射提供像素坐标对。

#### 2. 自定义直线检测算法

• 空间映射：程序利用 rho = x*cos(theta) + y*sin(theta) 的极坐标方程，将theta在-90°到89°范围内离散化。
• 累加器投票：构建一个二维累加矩阵，所有边缘像素点按其对应的所有可能直线参数进行累加投票。
• 峰值提取与抑制：通过循环搜索累加器的最大值，并在每次提取峰值后，将其邻域范围内的干扰点清零，防止在同一条直线上产生重复的检测记录。

#### 3. 自定义圆形检测算法

• 三维累加器构建：针对圆形检测，系统构建了一个三维空间（纵坐标、横坐标、半径）。半径范围被设定在20至35像素之间。
• 园周逆向投影：遍历边缘点，以当前像素为圆周点，根据设定的半径范围和360度旋转步长，反向投射出可能的圆心坐标并计票。
• 自适应判定阈值：圆形的识别阈值与半径大小呈线性动态关系，确保了不同尺寸圆形的检测稳定性。
• 质心去重：针对检测出的候选圆，计算其质心之间的欧几里得距离，剔除距离小于15像素的冗余目标。

#### 4. 可视化呈现与结果分析 系统通过一个综合图形界面展示四个关键环节：

• 边缘视图：即时反馈Canny算子的处理结果。
• 参数空间热图：使用'hot'色调展示直线Hough空间的累加能量分布，亮度高峰代表了直线的存在。
• 结果叠加标注：将检测到的直线（红色线条）和圆形（绿色线条及圆心十字）直接覆盖在原始图像上，实现直观的几何匹配。
• 动态参数列表：在界面右侧动态列出排名前五的直线极坐标参数及圆形的数值参数（圆心X/Y和半径R）。

统计报告输出

程序执行完毕后，控制台会打印包含直线总数和圆形总数的检测统计报告，帮助开发者快速评估当前参数设置下的识别效能。