标准Hough变换

资 源 简 介

标准Hough变换

详 情 说 明

Hough变换是一种经典的图像处理技术，常用于检测图像中的几何形状如直线、圆等。标准Hough变换主要用于检测直线，其核心思想是将图像空间中的直线转换到参数空间（霍夫空间）中进行累积投票，从而实现对直线的检测。

标准Hough变换流程 边缘检测：首先对输入图像进行边缘检测（如Canny边缘检测），得到二值边缘图像。 参数空间转换：在霍夫空间中，一条直线可以用极坐标参数(ρ,θ)表示。图像中的每个边缘点都会在参数空间中对应一条正弦曲线，所有边缘点的正弦曲线会在参数空间中形成多个交点。 峰值检测：通过累积投票机制，参数空间中的高累积点对应图像中的直线。检测这些峰值（通常使用阈值或非极大值抑制），可以确定图像中存在的主要直线。 直线提取与绘制：根据检测到的峰值参数(ρ,θ)，转换回图像空间中的直线方程，并提取对应的像素点绘制直线。

峰值提取优化 为了提高检测的准确性和效率，通常会对参数空间进行峰值提取优化： 非极大值抑制：确保只检测局部最大值，避免重复检测相近的直线。 阈值设置：通过设定最小投票数阈值，过滤掉低累积的噪声直线。

Hough变换在计算机视觉领域应用广泛，尤其在车道线检测、文档分析等场景中表现优异。虽然计算复杂度较高，但其鲁棒性和准确性使其成为直线检测的重要方法之一。