基于Hough变换的直线检测

资 源 简 介

此MATLAB代码实现了计算机视觉中常见的Hough变换（Hough Transform）算法，专门用于在二值图像中检测直线。该项目的核心目的是展示标准Hough变换的工作机制，通过将图像空间中的像素映射到参数空间，实现几何图形的自动识别。

详 情 说 明

基于Hough变换的直线检测项目说明文档

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的计算机视觉工具，旨在通过标准Hough变换算法实现二值图像中的直线自动检测。该工具将图像空间中的点迹映射到极坐标参数空间，利用投票机制识别共线像素，从而精确提取图像中的直线特征。

主要功能特性

1. 自动化数据模拟：内置二值图像生成功能，可模拟生成包含特定几何特征（如对角线、水平线）的测试数据。
2. 参数空间映射：实现从笛卡尔坐标系到极坐标系的转换，支持自定义极径和极角的步长。
3. 高效累加器机制：通过预计算三角函数值优化投票过程，并在累加器阵列中记录参数空间分布。
4. 智能特征提取：基于设定的投票阈值自动筛选显著直线。
5. 多维度可视化：提供原始图像、Hough空间能谱图（热力图）以及最终结果叠加图的对比展示。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 必备工具箱：MATLAB 基础数学库（核心算法）、Image Processing Toolbox（用于图像显示与处理）。

使用方法

在MATLAB命令行窗口中定位到项目目录，直接输入并运行主函数。程序将自动执行数据生成、算法处理、可视化展示以及结果打印的全套流程。用户可通过修改内置的参数逻辑（如阈值和步长）来调整检测精度。

核心逻辑实现

1. 数据模拟阶段：

主程序首先生成一个100x100像素的二值矩阵。其中包含两条预设直线：一条是从(20,20)延伸至(80,80)的对角线，另一条是位于坐标30处的水平线。

1. 参数空间构建：

系统根据图像尺寸计算可能的极径范围（图像对角线长度）。 极角范围设定为 -90度到89度。 根据用户定义的步进长度初始化一个二维累加器矩阵。

1. 核心算法流程：

提取图像中所有值为1的特征点坐标。 针对每个特征点，遍历所有可能的角度，根据公式 ρ = x*cos(θ) + y*sin(θ) 计算对应的极径。 通过寻找最接近的离散索引，在累加器对应位置进行加权投票。

1. 直线筛选与转换：

遍历累加器，提取投票数超过预设阈值的所有(ρ, θ)局部极大值。 将检测到的参数空间索引转换回物理含义的极径和极角。

1. 结果呈现：

控制台实时输出检测到的直线总数及其具体的极坐标参数。 绘图模块将参数方程重新转换为坐标点，在原图上叠加红色直线线段，并特别处理了垂直线的特殊坐标映射情况。

算法细节分析

1. 效率优化：在核心变换函数中，程序通过预先计算所有候选角度的余弦和正弦值，避免了在多重循环中重复调用三角函数，显著提升了大规模图像处理的速度。
2. 鲁棒性处理：在可视化阶段，代码针对正弦值为0的情况（即垂直直线）进行了专门的逻辑判断，通过固定极角计算垂直坐标范围，有效防止了除以零的错误导致绘图中断。
3. 空间离散化：累加器采用了最近邻匹配策略，将连续的参数值映射到离散的矩阵索引中，这平衡了检测精度与内存开销之间的关系。
4. 阈值机制：通过可调的阈值参数，用户可以根据图像质量过滤掉因噪声产生的干扰点，确保只识别出最显著的几何特征。