基于Hough变换的直线

资 源 简 介

基于Hough变换的直线

详 情 说 明

Hough变换是一种经典的图像处理技术，主要用于检测图像中的几何形状，如直线、圆和椭圆。它通过参数空间投票机制实现，能够有效应对噪声和部分遮挡的情况。

### 直线检测（基于VC实现） 在直线检测中，Hough变换将笛卡尔坐标系中的直线转换到极坐标参数空间。每条直线在参数空间表现为一个点，而图像空间中的边缘点则对应参数空间的一条曲线。通过累加器统计交点，识别出最可能的直线参数。VC代码实现通常包括边缘检测、参数空间变换和峰值检测三个关键步骤。

### 圆检测（基于MATLAB实现） 圆检测扩展了Hough变换的概念，使用三维参数空间（圆心坐标x、y和半径r）。MATLAB的优化函数（如`imfindcircles`）通过梯度信息缩小计算范围，大幅提升效率。其核心是对每个边缘点投票可能的圆心位置，再验证半径。

### 椭圆检测（基于MATLAB实现） 椭圆检测更为复杂，参数空间升至五维（中心坐标、长/短轴、旋转角）。MATLAB通常采用随机Hough变换（RHT）或最小二乘拟合降低计算量。其实现依赖边缘点采样和参数优化，适合检测自然场景中的椭圆物体。

Hough变换的通用思想是通过参数化形状并统计投票，但其计算成本随参数维度指数增长，因此实际应用中常结合边缘预处理和优化算法。