hough变换是图像处理中一种方法

资 源 简 介

hough变换是图像处理中一种方法

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，尤其擅长识别直线、圆等规则图形。其核心思想是将图像空间中的像素点映射到参数空间（如极坐标空间），通过投票机制找出累积强度最高的参数组合，从而确定几何形状的位置参数。

在直线检测场景中，传统Hough变换会将直角坐标系中的直线方程转换为极坐标参数（ρ,θ），每个边缘点对应参数空间的一条正弦曲线。多条曲线的交点即代表原图像中可能的直线。该方法对噪声和部分遮挡具有鲁棒性，但计算复杂度较高。

MATLAB实现时通常分为以下步骤：首先通过边缘检测（如Canny算子）提取图像边缘；接着构建参数空间 accumulator 数组；最后遍历边缘点进行投票并找出局部极值点。手动实现的版本需注意参数离散化精度与计算效率的平衡。

理解Hough变换的关键在于掌握图像空间与参数空间的映射关系，以及投票机制的数学本质。该技术可扩展用于检测圆形、椭圆等复杂形状，是计算机视觉中基础而重要的工具。