基于霍夫变换的直线检测

资 源 简 介

基于霍夫变换的直线检测

详 情 说 明

霍夫变换是数字图像处理中一种经典的直线检测算法，能够从边缘检测结果中识别出潜在的直线结构。其核心思想是将图像空间中的直线转换到参数空间进行投票统计，通过寻找参数空间中的局部最大值来确定图像中的直线位置。

算法首先对输入图像进行边缘检测预处理，得到二值化的边缘图像。在霍夫空间（参数空间）中，每条直线可以用极坐标方程表示，其中包含两个关键参数：rho（直线到原点的距离）和theta（直线的倾斜角度）。原始图像中的每个边缘点都会在霍夫空间中对应多条可能的直线，这些直线在参数空间中形成一条曲线。当多个边缘点位于同一条直线上时，它们在参数空间中的曲线会相交于一点，该点对应的参数即为所求直线的参数。

霍夫变换的优势在于对噪声和部分遮挡具有鲁棒性，能够检测出完整的直线结构。实际应用中需要合理设置参数空间的离散化间隔以及投票阈值，以平衡检测精度和计算效率。该算法在文档分析、道路检测、工业视觉等领域都有广泛应用。