hough变换检测线段.doc

Hough变换检测直线 1）实验要求： （1）找一幅或多幅（两幅以上）包含直线形状的图像，检测出图像中的多条直线； （2）分析并显示各直线的角度、长度。 2）实验原理： Hough变换用来在图象中查找直线。它的原理： 对于边界上的n个点的点集，找出共线的点集和直线方程。 对于任意两点的直线方程：y = ax + b，构造一个参数a，b的平面，从而有如下结论： xy平面上的任意一条直线y = ax + b ，对应在参数ab平面上都有一个点 过xy平面一个点(x,y)的所有直线，构成参数ab平面上的一条直线。 如果点(x1,y1)与点(x2,y2)共线，那么这两点在参数ab平面上的直线将有一个交点 在参数ab平面上相交直线最多的点，对应的xy平面上的直线就是我们的解 Hough变换算法实现 由于垂直直线a,为无穷大，我们改用极坐标形式： xcos ( + ysin( = ( 参数平面为(,( ，对应不是直线而是正弦曲线 使用交点累加器，或交点统计直方图，找出相交线段最多的参数空间的点 然后找出该点对应的xy平面的直线线段 由此可见，Hough变换的基本策略是：由图像空间中的边缘数据点去计算参数空间中的参数点的可能轨迹，并在一个累加器中给计算出的参考点计数，最后选出峰值。Hough变换法主要优点是受共线点的间隙和噪声影响较小。Hough变换的程序： f=imread(d:\image\f.tif); %读取原图像 imshow(f); %显示原图像 H=hough(f); %原图像的hough变换 imshow(H,[]) %显示hough变换结果 Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 56% scale. In truesizeResize1 at 308 In truesize at 44 In imshow at 161 [H,theta,rho]=hough(f); %为hough变化后加标度轴 imshow(theta,rho,H,[],notruesize) axis on,axis normal xlabel(\theta),ylabel(\rho) %显示带有标度轴的hough变换 Hough变换做线检测的程序： f=imread(d:\image\f.tif); imshow(f); [g_canny_default,tc]=edge(f,canny); %使用canny边缘检测 g_canny_best=edge(f,canny,[0.04 0.10],1.5); %设置参数后的边缘检测 imshow(g_canny_best); %显示边缘检测后的图像 h=g_canny_best; [H,theta,rho]=hough(h,0.5); %用一个比较默认值精细的角度间隔来计算hough变换 imshow(theta,rho,H,[],notruesize),axis on,axis normal xlabel(\theta),ylabel(\rho) [r,c]=houghpeaks(H,7); %用houghpeaks函数找到7个看起来很明显的hough变换峰值 hold on plot(theta(c),rho(r),linestyle,none,marker,s,color,w) lines=houghlines(h,theta,rho,r,c) %使用houghlines函数查找并连接线段 lines = 1x14 struct array with fields: point1 point2 length theta rho figure,imshow(h),hold on for k=1:length(lines) xy=[lines(k).point1;lines(k).point2]; plot(xy(:,2),xy(:,1),lineWidth,4,Color,[.6 .6 .6]); end Hough变换的结果： a)显示的测试图像： b)使用函数imshow显示的Hough变换： c)带有标度轴的Hough变换： Hough变换做线检测的结果： 经过Canny边缘检测器得到的边缘图像： 显示带有峰值位置重叠的Hough变换图像： 使用函数houghpeaks找到了7个看起来很