第 25 卷第 3期
基于HOUGH变换的图像检测摘 要自从20世纪80年代以来研究者们提出了多种圆形检测的方法基于hough变换的累积方法是主要的方法基本的hough变换方法是将图像中的每一边缘点映射到参数空间的一个区域选取累积最多的参数在现实生活中由于噪音数字化错误和图形变异等因素真实的图形经常被曲解因此图像在应用hough变换后很难找到单一的峰值这也就造成了检测的难度本文讨论了当前的hough变换算法及其存
— 1 —图像处理技术:直线检测Lipton 2002.5.Hough变换可以检测已知形状的目标而且受噪声和曲线间断的影响小下面介绍采用哈夫(Hough)变换在二值化图像中检测直线确定其参数的方法1. 基本原理哈夫变换的基本思想是利用点----线的对偶性如图1所示:图1 点----线的对偶性从图1中可看出x-y坐标和k-b坐标有点----线的对偶性x-y坐标中的点P1P2 对应于k-b坐标中
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数字图像处理与分析基础边缘连接——Hough变换Hough变换[Hough1962]是一种基于图像全局分割结果的边缘连接技术它抗干扰能力强能检测出任意形状的曲线即使线上有许多的断裂因此在图像分析的预处理中获得广泛应用下面只介绍检测直线的经典方法设图像空间(xy)中的一条直线的方程为:y=u0xv0式中u0为斜率v0为截距那么对
Hough变换: 法1:假定是RGB图像im = imread()img = rgb2gray(im)BW = im2bw(imggraythresh(img))figure(1)imshow(BW)[y x] = find(BW == 1)[rectxrectyareaperimeter] = minboundrect(xya) a是按面积算的最小矩形如果按边长用pfigure(2)i
Hough ±??? 2??è£o i=imread(E:êy×?í???hw8.bmp)i=rgb2gray(i)?ò?ˉi_long =size(i1)·μ??í???μ?3¤?èi_width=size(i2)·μ??í???μ??í?èi_edge=edge(irobert)?ò3?±???i_hough=zeros(300300)??·ò????theta_step=3.1422
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摘要人类对物体的识别最主要是对物体外形的识别图像的形状检测在图像处理以及模式识别中是十分重要的Hough变换作为目标形状特征提取的有效方法得到了广泛的应用但Hough变换算法主要应用于二值图像(即边缘图像)因此在对灰度图像进行Hough变换前需要对其进行预处理(包括图像的滤波与边缘检测)图像预处理作为Hough变换目标检测过程中重要的前期工作其结果将直接影响检测结果的好坏文中介绍了图像中常见
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霍夫变换检测任意形状实验目的掌握MATLAB软件的使用以及其设计流程掌握霍夫变换的实现方法用MATLAB语言设计基于霍夫变换的任意图形的识别实验仪器或设备 装MATLAB软件的微机一台总体设计原理及流程图1程序设计的原理霍夫变换的基本思想就是把图像平面上的点对应到参数平面上的曲线最后通过统计特性来解决问题具有良好的抗噪声性能和对部分遮盖的不敏感等特性 2程序流程图程序开始打开图形基于霍
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