在Matlab中实现Hough变换检测直线

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Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。
下面给出在matlab中用Hough变化检测直线的实现，文章末尾提供相关资源的下载。
其中先用log(laplacian of gaussian)算子检测图像边界：
3 \, |2 B8 \: q& ?1 m8 G
01        sourcePic=imread('D: matlab程序Hough变换检测直线curve.bmp');
) h* g* l8 h8 N5 P# ]+ }7 t02        [height,width,l]=size(sourcePic);
03        grayPic=zeros(height,width);
3 b3 Y- {0 C- l( t04        for i=1:height %转换成灰度图象
4 J. P7 `! c$ Z- L05            for j=1:width
06                grayPic(i,j)=(sourcePic(i,j,1) sourcePic(i,j,2) sourcePic(i,j,3))/3;
2 f& F5 t! e, U9 D9 ~07            end
08        end
09        logNum=0; %log算子的计算值
5 T/ v: Z. R3 {3 @: `5 A10        edgePic=zeros(height,width);
11        for i=3:height-2 %log算子提取边界
12            for j=3:width-2
$ [- E4 D8 Y7 l13                logNum=16*grayPic(i,j)-grayPic(i-2,j)-grayPic(i-1,j-1)-2*grayPic(i-1,j)-grayPic(i-1,j 1)-grayPic(i,j-2)-2*grayPic(i,j-1)-2*grayPic(i,j 1)-grayPic(i,j 2)-grayPic(i 1,j-1)-2*grayPic(i 1,j)-grayPic(i 1,j 1)-grayPic(i 2,j);
14                if(logNum > 0)
15                    edgePic(i,j)=255;
3 R, \* {8 j4 U16                else
: L* @+ k% W; r; F17                    edgePic(i,j)=0;
3 P3 [5 B3 m- c7 \; I18                end
2 E2 x* K3 U' p2 }3 e# r  \19            end
20        end
0 }! |2 G4 r* K% N0 Z: ?21        % Hough变换检测直线，g(x)=(a,p)为边界点对应的平面
2 S% i- F4 {  ?2 F' O22        ma=180; %a的值为0到180度
23        mp=round(sqrt(height^2 width^2)); %对应P的最大值
24        npc=zeros(ma,2*mp); %用于记录(a,p)对应的点的个数
25        npp=cell(ma,2*mp); %用于记录(a,p)对应的点的坐标
. L' z) k7 @( s- K+ \4 V26        for i=1:height %计算(a,p)的值，并做相应记录
27            for j=1:width
28                if(edgePic(i,j)==255)
29                    for k=1:ma
30                        p = round(i*cos(pi*k/180) j*sin(pi*k/180));
31                        if(p > 0)
32                            %npc(k,mp*2)=npc(k,mp*2) 1;
4 U3 c& _+ u4 I0 c; E; k% y33                            %npp{k,mp*2}=[npp{k,mp*2},[i,j]'];
# {) e. K9 {) ^# q/ Y+ g! f34                             10.01.05修正
+ {9 Y/ @( y! V* g) R2 E35                            npc(k,mp p)=npc(k,mp p) 1;
36                            npp{k,mp p}=[npp{k,mp p},[i,j]'];
37                        else
% l  ~) v6 k& E' V' A6 r. Q38                            ap=abs(p) 1;
39                            npc(k,ap)=npc(k,ap) 1;
40                            npp{k,ap}=[npp{k,ap},[i,j]'];
41                        end
3 r& U! v" W) {+ X7 ^42                    end
& G9 V6 x2 R  w" V" {0 Z- k9 {6 c  K43                end
44            end
8 L+ z* h5 D$ C, X6 `45        end
. G3 \  ^% A7 k1 N46        for i=1:ma %根据(a,p)对应的点的个数，用红色标出相应直线
' [9 ^+ {7 Z  z: f, y8 h47            for j=1:mp*2
48                if(npc(i,j) > 90) %将提取直线的阈值设为90
49                    lp=npp{i,j};
/ F# \; r# m3 }! b$ ~  y50                    for k=1:npc(i,j)
51                        sourcePic(lp(1,k),lp(2,k),1)=255;
52                        sourcePic(lp(1,k),lp(2,k),2)=0;
53                        sourcePic(lp(1,k),lp(2,k),3)=0;
+ {, {7 p- w6 T, [  Y54                    end
55                end
56            end
* X3 ~6 r- _0 e4 L, v  |57        end
58        figure,imshow(sourcePic);

NingW

在Matlab中实现Hough变换检测直线