hough变换

文章目录 1.用霍夫变换提取直线 2.边界跟踪 图像的基本特征之一是直线。一般物体平面图像的轮廓可近似为直线及弧线的组合，对物体轮廓的检测与识别可以转化为对这些基元的检测与提取。另外，在运动图像分析和估计领域也可以采用直线对应法实现刚体旋转量和位移量的测量，所以直线检测对图像算法的研究具有重要意义。 边缘是一个局部的概念，一个区域的边界是一个整体的概念，边界追踪是一种串行的图像分割技术。图像由于噪声以及光照不均匀等原因，边缘点可能是不连续的，边界追踪可以将其变为有意义的信息。下面分别介绍直线的提取与边界追踪。 1.用霍夫变换提取直线 Hough变换是一种利用图像的全局特征将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方法。它通过将原图像上的点映射到用于累加的参数空间，实现对已知解析式曲线的识别。由于利用了图像的全局特性，所以受噪声和边界间断的影响较小，鲁棒性能好。Hough变换常用来对图像中的直线进行识别。 图像上任意直线区域都可以一一对应参数空间中的点，而图像上的任意像素都同时存在于很多直线区域之上。将图像上的直线区域想象为容器，把特定像素想象成放在容器中的棋子，只不过在这里，每个棋子都可以同时存在于多个容器中。那么Hough变换可以理解为依次检查图像上的每个棋子（特定像素），对于每个棋子，找到所有包含它的容器（平面上的直线区域），并为每个容器的计数器加1