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hough变换方法Hough变换方法引言Hough变换是一种图像处理方法，主要用于检测和提取图像中的几何形状，如直线、圆等。
它在计算机视觉和模式识别领域有着广泛的应用。
本文将介绍Hough变换的原理、算法和应用，并探讨其优缺点以及未来的发展方向。
一、Hough变换的原理Hough变换的核心思想是将图像中的几何形状转化为参数空间中的曲线或点的形式，从而简化形状检测的问题。
对于直线检测来说，Hough变换可以将直线表示为参数空间中的一个点，通过在参数空间中进行累加操作，找到曲线交点最多的点，从而确定图像中的直线。
二、Hough变换的算法1. 边缘检测：在进行Hough变换之前，需要对图像进行边缘检测，以提取形状的边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny 等。
2. 构建参数空间：对于直线检测来说，参数空间可以理解为直线在参数空间中的表示形式。
通常使用极坐标系表示直线，即每个直线由一个长度和一个角度唯一确定。
3. 累加操作：对于图像中的每个边缘点，计算其在参数空间中的曲线或点，并进行累加操作。
通过累加操作，可以找到曲线交点最多的点，从而确定图像中的直线。
4. 阈值判断：根据累加结果，可以设置一个阈值，只有当累加值超过该阈值时，才认为该点对应的直线存在。
5. 参数反变换：将参数空间中的曲线或点反变换回图像空间，得到检测到的直线。
三、Hough变换的应用1. 直线检测：Hough变换最常见的应用就是直线检测。
在工业检测、路标检测等领域中，直线的检测是一项基础任务，Hough变换可以实现准确地直线检测，从而为后续处理提供便利。
2. 圆检测：除了直线检测，Hough变换还可以用于圆的检测。
通过在参数空间中寻找曲线交点最多的点，可以确定图像中的圆的位置和半径。
3. 图像分割：Hough变换可以将图像中的不同几何形状分割出来，从而实现图像的分割处理。
在医学图像处理、目标跟踪等领域中，图像分割是一项重要的任务。
Qiye Keji Yu Fazhan圆检测是计算机视觉领域的常见方向，被广泛应用于工程实践项目。
Hough 变换圆检测[1]是最基本的检测方法，其原理是把曲线由图像空间中映射到由圆的3个参数构成的参数空间，累加统计参数空间的点，最大累加值的参数即为所求圆的参数。
但该算法存在很多不足之处，在参数量、计算量和内存占用方面有很大的改进空间。
针对上述不足，Xu L 等人[2]提出使用随机Hough 变换做圆检测，该方法在图像空间中随机选取不共线的3个特征点，映射成参数空间中的一个点，是多到一的映射，大大减少了计算量，但是在图像复杂的情形下，由于噪声较多，从而引入大量的无效采样，增加迭代次数，降低检测效率[3]。
随后，有很多改进的算法被提出，周勇亮等人[4]提出一种有效继承的累计加速算法，每次成功检测圆后不清空参数空间，在随机Hough 变换圆检测算法上测试取得很好的速度提升，但是对于单圆和极端情况下加速效果并不明显。
Chen 等人[5]在随机Hough 变换的基础上进行了改进，使用第4个随机采样点判断是否在候选圆上，随后再验证圆的真伪，提高了圆的检测速度。
除此之外，还有许多学者从不同的角度改进圆检测算法，如在Hough 变换的基础上结合梯度信息[6]，运用圆的几何属性做圆检测[7]及使用图像的直方图[8]作为评判依据，这些措施都取得了不错的提升。
文中提到的改进算法是基于随机Hough 变换（RHT ）圆检测算法进行，虽然大幅提高了算法检测效率，但是仍存在漏检及无效积累等严重问题。
为了改善这一问题，本文提出了一种基于k-means 聚类算法和随机Hough 变换圆检测结合的新的圆检测算法，通过结合两种算法的优点，对采样空间进行约束，大大减少了无效采样并降低了圆的漏检率。
1传统的随机Hough 变换圆检测在平面直角坐标系中，圆的标准方程如下：（x -a ）2＋（y -b ）2＝r 2（1）其中，（a ，b ）为圆心坐标，r 为圆的半径，（a ，b ，r ）为圆的3个参数，分别是圆心坐标和半径。
hough变换检测直线原理Hough变换是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的直线。
该算法的原理基于直线上的点在参数空间中具有唯一的特征，通过对参数空间的投票来检测直线。
Hough变换最初是由Paul Hough于1962年提出的，用于在图像中检测直线。
该方法的基本思想是将直线表示为参数空间中的一个点，而不是在图像中的像素点。
这样可以将直线检测问题转化为参数空间中的点集聚类问题，从而简化了直线检测的过程。
在Hough变换中，直线可以表示为参数空间中的两个参数：rho （ρ）和theta（θ）。
参数rho表示直线到原点的距离，而参数theta表示直线与x轴的夹角。
对于给定的图像点(x, y)，可以通过以下公式计算rho和theta的值：rho = x * cos(theta) + y * sin(theta)在Hough变换中，我们需要创建一个二维的参数空间，其中rho 的范围为[-D, D]，theta的范围为[0, 180°]，D是图像对角线的长度。
然后遍历图像中的每个像素点，对每个像素点计算rho和theta的值，并在参数空间中对应的位置进行投票。
投票过程中，我们将参数空间中的每个点初始化为0。
对于每个图像点，如果它处于某条直线上，那么对应的参数空间中的点就会累加投票数。
最终，参数空间中投票数较高的点对应的直线就是我们要检测的直线。
为了提高算法的效率，通常会使用累加器数组来存储参数空间中的投票数。
累加器数组的大小根据参数空间的分辨率来确定，分辨率越高，算法的精度也就越高。
在累加器数组中，每个元素对应参数空间中的一个点，其值表示该点的投票数。
在实际应用中，Hough变换通常会与边缘检测算法结合使用，以便检测图像中的直线。
常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel 算法。
边缘检测算法可以将图像中的边缘点提取出来，从而减少了Hough变换的计算量。
Hough变换在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。
基于广义Hough变换的圆心坐标快速提取方法
张红民;张玉坚
【期刊名称】《石油天然气学报》
【年(卷),期】2000(022)002
【摘要】广义Hough变换是提取圆心坐标的有效方法,但因计算量大、占用内存多等缺点很难应用于实际.在分析广义Hough变换方法的基础上,将其统计聚类思想和中心点生成圆弧的算法结合起来,提出了一种快速有效提取圆心坐标的方法.该方法对参数空间的每个点,只对指定半径圆环上的象素点进行判断,避免了图像空间上其他无效边界点的参与,使计算量大大减少;计算公式简单并具有序贯性,只要赋予初始值,便可快速提取圆环上的点,从而实现圆心坐标参数的快速提取.
【总页数】3页(P64-66)
【作者】张红民;张玉坚
【作者单位】江汉石油学院计算机科学系,湖北,荆州,434102;中原油田采油工艺研究所,河南,濮阳,457001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于改进广义Hough变换的快速电解电容检测 [J], 颜孙溯;姚剑敏
2.用改进的广义Hough变换获取靶纸图像子像素级圆心坐标 [J], 张红民;何健鹰
3.基于快速广义Hough变换的倾斜车牌定位 [J], 林树青;李蓉
4.基于广义Hough变换的探地雷达图像地下管线提取方法 [J], 孙伟;郭海涛;徐青;谢耕
5.基于广义Hough变换的不规则形状目标提取方法 [J], 刘德刚;余旭初;张鹏强因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Hough变换的道路线形检测方法
王长松;王红;丁佳军
【期刊名称】《现代交通技术》
【年(卷),期】2012(009)006
【摘要】利用GPS行车试验获得的道路散点坐标进行既有道路平面线形恢复过程中,最棘手的问题就是寻找行之有效的方法实现各线形单元的检测.文章在认真总结前人研究的基础上,结合数字图像处理中图像识别的相关理论,运用Hough变换原理,借助MATLAB语言,通过对含有试验测量点数据的图像进行处理,实现直线和圆曲线数据的识别以及部分无效点判别与剔除,经过大量实践检验,本方法具有实际可行性.
【总页数】4页(P11-14)
【作者】王长松;王红;丁佳军
【作者单位】江苏省交通科学研究院股份有限公司,江苏南京 210017;武汉理工大学交通学院,湖北武汉 430000;武汉理工大学交通学院,湖北武汉 430000
【正文语种】中文
【中图分类】U412.33
【相关文献】
1.基于聚类与Hough变换的交通标志检测方法 [J], 苗丹; 卢伟; 高娇娇; 李哲
2.基于Hough变换的成像测井裂缝检测方法研究 [J], 余晗
3.基于HOUGH变换的特高压立式绝缘子视觉检测方法研究 [J], 严宇;邹德华;江
维;周展帆;王远笛
4.基于改进Hough变换的不规则纸病的检测方法 [J], 刘息桐
5.基于Hough变换和FFT多投影精测的织物纬斜快速检测方法研究 [J], 崔展豪;刘剑
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hog方法HOG方法：从图像中提取特征的有效方法引言在计算机视觉领域，图像特征提取是一项重要的任务。
特征提取通常用于图像分类、目标检测和目标跟踪等应用中。
HOG （Histogram of Oriented Gradients）方法是一种常用的图像特征提取方法，它通过计算图像局部区域的梯度直方图来描述图像的特征，被广泛应用于人脸识别、行人检测等领域。
HOG方法的原理HOG方法的基本思想是将图像分割成小的重叠区域，并计算每个区域内的梯度直方图。
具体步骤如下：1. 图像预处理：首先，需要对图像进行预处理，包括图像归一化、灰度化和高斯平滑等操作。
这些预处理步骤有助于降低噪声的影响，并提高特征的稳定性。
2. 计算梯度：接下来，需要计算图像中每个像素点的梯度。
通常使用Sobel算子对图像进行卷积操作，得到每个像素点的梯度幅值和方向。
3. 划分单元格：将图像分割成小的单元格，通常为16×16像素大小。
每个单元格内包含一定数量的像素点。
4. 构建梯度直方图：对每个单元格内的像素点，根据其梯度方向，将其投票到相应的梯度直方图中。
梯度直方图可以反映该单元格内的梯度分布情况。
5. 归一化：为了保持特征的不变性，需要对梯度直方图进行归一化处理。
通常使用块归一化的方法，将若干个相邻单元格的梯度直方图进行拼接，并进行L2范数归一化。
6. 特征向量表示：最终，将所有归一化后的梯度直方图拼接成一个特征向量，即HOG特征向量。
该特征向量可以用于后续的分类、检测和跟踪任务。
HOG方法的优势HOG方法在图像特征提取中具有以下优势：1. 不受光照变化的影响：HOG方法基于局部梯度的计算，对光照变化不敏感。
这使得HOG方法在人脸识别、行人检测等应用中具有较好的鲁棒性。
2. 提取局部纹理信息：HOG方法通过计算梯度直方图，可以有效地提取图像的局部纹理信息。
这些纹理信息对于物体的识别和检测非常重要。
3. 低维度特征表示：HOG方法提取的特征向量维度相对较低，不仅节省了存储空间，也降低了后续分类和检测任务的计算复杂度。
摘要为能够有效解决实时直线图形提取问题，提出了一种基于Hough变换(HT)的直线提取算法。
它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。
由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。
由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，具有很好的容错性和鲁棒性。
多年来，专家们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了深入而广泛的研究，目前应用于生物医学、自动化和机器人视觉、空间技术和军事防御、办公自动化等各个方面。
本次课称设计首先分析了数字图像中直线边缘的三种结构特征，提出采用基元结构表示目标边缘点，并在约束条件下计算基元结构的基元倾角。
在此基础上，结合传统的HT的思想对基元结构进行极角约束HT，以获得最终的直线参数。
最后，再用MATLAB软件对该算法进行编程仿真。
实验结果表明，对合成图像和自然图像，该算法能够有效的识别图像中的直线段。
关键词：直线提取；Hough变换；MATLAB目录1. 课程设计的目的 (1)2. MATLAB简介及应用 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)2.3 MATLAB特点 (2)3. Hough变换原理 (2)3.1 Hough变换的基本原理 (2)3.2 Hough变换的不足之处 (4)3.3 Hough变换的应用 (4)4. Hough变换检测直线设计 (5)4.1 Hough变换检测直线基本原理 (5)4.2 Hough变换的几种基本算法 (6)4.3 Hough变换算法的比较与选择 (7)4.4 Hough变换检测直线的算法流程图 (9)4.5 Hough变换检测直线算法的实现 (9)5. 仿真结果及分析 (11)5.1 仿真结果 (11)5.2 结果分析 (14)结论 (15)参考文献 (16)数字图像中的Hough变换应用——直线的检测1.课程设计的目的本次课程设计的目的在于提高发现问题、分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
