Hough变换的原理:

将图像从图像空间变换至參数空间。变换公式例如以下:

变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系:

图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线。

以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測。

close all;
clear all;
I = imread('scratch.tif');
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(I);
BW = edge(I,'canny');%Canny方法提取图像边界。返回二值图像(边界1,否则0)
[H,T,R] = hough(BW);%计算二值图像的标准霍夫变换。H为霍夫变换矩阵,I,R为计算霍夫变换的角度和半径值
subplot(1,3,2);
imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');%hough变换的图像
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on,axis square,hold on;
P = houghpeaks(H,3);%提取3个极值点
x = T(P(:,2));
y = R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');%标出极值点
lines=houghlines(BW,T,R,P);%提取线段
subplot(1,3,3);
imshow(I), hold on;
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');%画出线段
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');%起点
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');%终点
end

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