Hough 变换，探测圆的半径

资 源 简 介

Hough 变换，探测圆的半径

详 情 说 明

Hough变换是一种经典的特征提取技术，特别适用于从图像中检测几何形状。在圆检测的应用中，它可以同时确定圆的圆心坐标和半径大小，即使图像中存在噪声或部分遮挡。

传统Hough变换检测圆的核心思想是将图像空间中的边缘点映射到参数空间。对于圆来说，参数空间是三维的，包含圆心的x、y坐标和半径r。每个边缘点会对应参数空间中的一个圆锥面，当多个圆锥面在参数空间的某点相交时，该点就代表了一个潜在的圆。

实际应用中，为了降低计算复杂度，通常会采用分步策略：先通过梯度信息初步筛选可能的圆心位置，再对候选圆心计算半径分布。现代改进算法如CHT（圆形Hough变换）通过边缘梯度方向进一步优化参数空间投票过程，大幅减少了无效计算。

需要注意的是，这种方法对参数选择比较敏感。例如，如果半径范围设置过大，可能导致计算量激增；而设置过小则可能漏检。此外，当图像中存在多个不同半径的圆时，需要合理设置阈值来区分有效累加和噪声干扰。

Hough变换的圆检测广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域，如自动识别细胞切片中的细胞核位置和大小，或是检测机械零件中的孔洞尺寸。其优势在于对不完整轮廓的鲁棒性，但实时性要求高的场景可能需要结合其他优化技术。