Hough变换的原理:
将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下:
变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系:
图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线。
下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测。
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