边缘指示函数matlab,边缘检测与Hough变换实验报告 Matlab

边缘检测与Hough变换

实验目的：写一段代码实现一幅图像，其中分为以下两个步骤

1.使用Matlab中的canny算子进行边缘检测，可以让使用者交互式的输入不同

的Sigma的值实现边缘检测。

2.运用Hough变换来找到最突出的边缘，在图像中找到并画出最长的直线。

实验原理：

canny算子边缘检测的基本原理是：采用二维高斯函数的任一方向上的一阶方向

导数为噪声滤波器，通过与图像f(x，y)卷积进行滤波，然后对滤波后的图像

寻找图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。

Canny边缘检测算子是一种最优边缘检测算子。其实现步骤如下：

1)用高斯滤波器平滑图像

2)计算滤波后图像梯度的幅值和方向

3)对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值置零，以得到细化的边缘；

4)再用双阈值算法检测和连接边缘；

使用canny算子的edge函数调用格式为

BW=edge(I,＇canny＇);

BW=edge(I,＇canny＇,thresh,sigma);

BW=edge(I,＇canny＇,thresh);

[BW,threshold]=edge(I,＇canny＇,…);

2.Hough变换时最常用的直线提取方法，它的基本思想是：将直线上每一个

数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线，利用共线的数据点对应的参数

曲线相交于参数空间中一点的关系，使得直线提取问题转化为计数问题。

Hough变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。

Hough检测直线的Matlab实现：在Matlab图像处理工具箱中提供了3个与

Hough变换有关的函数，分别为hough函数，houghpeaks函数和houghlines

函数。

hough函数的调用格式为[H，theta,rho]=hough(BW);其中BW为二值图像，

H为Hough变换矩阵，theta为变换轴间隔θ,rho为元素个数。

Houghpeaks函数是用来提取Hough变换后参数平面上的峰值点。其调用格

式为peaks=houghpeaks(H,numpeaks),其中，H为Hough函数的输出，参数平

面的技术结果矩阵，参数numpeaks为指定要提取的峰值数目，默认值为1；

输出参数peaks为Q*2维峰值位置矩阵，其中Q为提取的峰值数目，peaks

的第q行分别存储第q个峰值的行和列坐标。

Hough函数用于在图像中提取参数平面上的峰值点对应的直线。其调用格式为lines=houghlines(BW,theta,rho,peaks)

Lines=houghlines(…,param1,val1,param2,val2)

其中，BW与Hough函数的BW相同，为二值图象。theta和rho为hough

函数返回的输出，指示θ轴和ρ轴各个单元对应的值。Peaks为houghpeaks

函数返回的输出，指示峰值的行和列坐标，houghlines函数将根据这些峰值

提取直线。Param和val是参数对，用于指定是否合并或保留直线段的相关

参数，其取值有两种。当param=’MinLength’时，bal指定合并后的直线被保

留的门限长度，长度小于val的直线被舍去。当param=’FillGap’时，val指定

直线段被合并的门限间隔。如果两条斜率和截距均相同的直线段间隔小于