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直接HOUGH变换在灰度图像中多直线检测的研究

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线或曲线的问题变成寻找参数空间中峰值单元的问题。对于直线的检测问题而言，任意一条直线都可以用参数ρ和θ完全确定下来，其中ρ指明了该直线到原点的距离，θ确定了该直线的方位，如图一所示。其函数方程可表示为：ｆ（ρ，θ）＝ρ－ｘｃｏｓ（θ）－ｙｓｉｎ（θ）＝０（１）由方程（１）可以看出，图像中的每一个点映射到ＨＯＵＧＨ空间的一组累加器Ａ（ρｉ，θｉ），满足方程（１）的每一个点，将使对应的所有累加器的值加一。当完成全部图像各点的变换后，对应峰值的累加器单元中所包含的参数ρ和θ便是对应图像中待检测直线的拟合参数，从而可以检测出直线。图一直线与ρ、θ的关系该ＨＯＵＧＨ变换的算法如下：原始图像：二值化后的具有黑白条纹信息的图像；得到数据：ＨＯＵＧＨ变换参数空间的累加器矩阵；①造一个累加器数组Ａ（ρｉ，θｉ）。它的每一个元素的下标对应于变换空间各点的位置，其值表示通过该点的直线条数，初始化Ａ（ρｉ，θｉ）为０；②若数字图像中像素值为一的表示待测的特征点，则对应于每个特征点（ｘｉ，ｙｉ）；③对于θ，ｊ＝００到１７９０，增量１０；④ρｉ＝ｘｉｃｏｓ（θｊ）＋ｙｉｓｉｎ（θｊ）；⑤Ａ（ρｉ，θｉ）＝Ａ（ρｉ，θｉ）＋１；⑥结束；２灰度图像的直接ＨＯＵＧＨ变　换检测多像素宽直线的方法对于灰度图像中的曲线或直线，曲线或直线上各点的梯度应该大致相同；曲线或直线邻域上所有点的梯度值也相差不大。如果曲线或直线为多像素宽，则其轮廓上各点的梯度应该大致相同。据此，我们可以运用ＨＯＵＧＨ变换检测该曲线或直线。本文是以检测直线为例子的。如果数字图像中
包含有一根宽度大于一个像素的直线，考虑到直线
的长度远远大于宽度，则其边缘轮廓线可以用三个
参数ρ、θ和梯度Ｔ完全确定下来，依据方程（１），
可以得出其函数关系式：
ｆ（ρ，θ，Ｔ）＝ρ（Ｔ）－ｘｃｏｓ（θ（Ｔ））－ｙｓｉｎ（θ（Ｔ））＝０（２）
由该函数关系可知，图像中的每一个点（ｘｉ，ｙｉ）
映射到ＨＯＵＧＨ空间中的一组累加器Ａ（ρｊ，θｊ，Ｔｊ），
满足方程（２）的每一个点，将使对应的累加器单元
的值加一。如果图像中包含二根各点梯度完全一样
的直线轮廓线，则有两个对应的累加器单元会出现
局部峰值；如果图像中包含两根梯度大致相同的直
线轮廓线，则有一组对应的累加器单元会出现局部
峰值。适当选取门限ｔ，通过检测ＨＯＵＧＨ空间中的局
部最大值，从而把该直线的边缘轮廓检测出来。
该ＨＯＵＧＨ变换算法如下：
原始数据：包含有多像素宽直线的灰度图像；
得到数据：ＨＯＵＧＨ变换空间的累加器矩阵；
①初始化累加器Ａ（ρ，θ，Т）的值为０；
②对于每个像素点（ｘｉ，ｙｉ），计算其梯度Ｔｉ；
③对于θ，ｊ＝００到１７９０，增量１０；
④ρｊ（Ｔ１）＝ｘ１ｃｏｓ（θｊ（Ｔ１））＋ｙ１ｓｉｎ（θｊ（Ｔ１））；
⑤Ａ（ρｊ，θｊ，Ｔ１）＝Ａ（ρｊ，θｊ，Ｔ１）＋１；
⑥结束；
上述方法可以检测出直线的两条轮廓线，而轮
廓线之间的区域就是待检测的区域。
３直线ＨＯＵＧＨ变换检测灰度图像中多根直线的
方法
对于一幅含有多根直线的数字图像，运用直接
ＨＯＵＧＨ变换的方法也可以将直线检测出来。其基本原
理和检测单根直线的一样，只是在累加器单元出现
局部峰值后对其门限ｔ的选取上有所不同。通过很多
实验得出，选取局部峰值的１／３作为门限值为最佳。
其ＨＯＵＧＨ变换的算法如下：
原始图像：包含有多根直线的灰度图像；
得到数据：ＨＯＵＧＨ变换空间的累加器矩阵；
①初始化累加器Ａ（ρ，θ，Т）的值为０；
②对于每个象素点（ｘｉ，ｙｉ），计算其梯度Ｔｉ；
③对于θ，ｊ＝００到１７９０，增量１０；
④ρｊ（Ｔ１）＝ｘ１ｃｏｓ（θｊ（Ｔ１））＋ｙ１ｓｉｎ（θｊ（Ｔ１））；
⑤Ａ（ρｊ，θｊ，Ｔ１）＝Ａ（ρｊ，θｊ，Ｔ１）＋１；

ρ
θ

直
接

Ｈ
Ｏ
Ｕ
Ｇ
Ｈ
变

换
在
灰
度
图
像
中
多
直
线
检
测
的
研
究
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参考文献［１］耿涛等，图像处理技术在材料表面形变测量中的应用，光学技术，２００３，２９（３）：３０４—３０６［２］刘亚文，建筑物平行直线的提取，测绘通报，２００１（１）：１９—２０［３］　Ｔ．Ｎａｇａｔａ，Ｈ．Ｂ．Ｚｈａ，　ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧＯＲＩＥＮＴＡＴＩＯＮ，ＬＩＣＡＴＩＯＮ　ＡＮＤ　ＳＩＺＥ　ＯＦ　ＰＲＩＭＩＴＩＶＥＳＵＲＦＡＣＥＳ　ＢＹ　Ａ　ＭＯＤＩＦＩＥＤ　ＨＯＵＧＨ　ＴＲＡＮＳＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＩＱＵＥ，　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，１９９８，２１（５），４８１—４９１［４］　Ｌｕｘｉ　Ｙａｎｇ，　Ｚｈｅｎｙａ　Ｈｅ，　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆＬｉｎｅ　Ｓｅｇｍｅｎｔｓ　Ｕｓｉｎｇ　ａ　Ｆａｓｔ　Ｄｙｎａｍｉｃ　ＨｏｕｇｈＴｒａｎｓｆｏｒｍ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ—ＩＥＥＥ　ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｕｍｐｏｓｉｕｍ　ｏｎ　Ｃｉｒｃｕｒｔｓ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍ，１９９３（１），５４３—５４６［５］　Ｈｅｉｋｋｉ　Ｋａｌｖｉａｉｎｅｎ，Ｐｅｔｒｉ　Ｈｉｒｖｏｎｅｎ，Ｐｒｏｂａ－ｂｉｌｉｓｔｉｃ　ａｎｄ　ｎｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　Ｈｏｕｇｈ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ：ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ａｎｄ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ，Ｉｍａｇｅ　ａｎｄ　ＶｉｓｉｏｎＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，１９９５，１３（４）［６］　Ｒ．Ｊ．Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅｒ，Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎ－ｉｃｓ　Ｉｎｓｔ，Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　Ｃｏｒｎｅｒｓ　Ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　‘Ｐａｔｃｈｙ’Ｈｏｕｇｈ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ［７］　Ｒｏｎｇ－Ｃｈｉｎ　Ｌｏ，Ｗｅｎ－Ｈｓｉａｎｇ　Ｔｓａｉ，Ｇｒａｙ－Ｓｃａｌｅ
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［８］　Ｄｏｕｇｌａｓ　Ｊ．Ｈｕｎｔ　ａｎｄ　Ｗ．Ｎｏｌｔｅ，Ａｍｙ　Ｒ．
Ｒｅｉｂｍａｎ， Ｈｏｕｇｈ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ａｎｄ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｄｅｔｅｃ－
ｔｉｏｎ　Ｔｈｅｏｒｙ　Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｆｏｒ　Ｉｍａｇｅｓ　ｗｉｔｈ　Ａｄｄｉ－
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［９］　Ｔｈｏｍａｓ　Ｒｉｓｓｅ　，　Ｈｏｕｇｈ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｆｏｒ
Ｌｉｎｅ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　Ａｃｃｕ－
ｍｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｌｕｓｔｅｒ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｖｉｓｉｏｎ，　Ｇｒａｐｈｉｃｓ，ａｎｄ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　４６，
３２７￣３４５（１９８９）
［１０］严超华，灰度图像的直接ＨＯＵＧＨ变换方法，
南昌航空工业学院学报，２０００，１４（３）

作者简介
江泽洲，男，１９７８年生，硕士，主要研究方向：
光电信息技术。
严超华，男，教授，硕士生导师。

直
接

Ｈ
Ｏ
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中
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利用Hough变换实现直线的快速精确检测

利用Hough变换实现直线的快速精确检测

第13卷　第2期2008年2月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .13,No .2Feb .,2008收稿日期:2006204225;改回日期:2006210217第一作者简介:滕今朝(1970～　),男,讲师。

2007年于海军航空工程学院获测试计量仪器与科学专业硕士学位。

主要从事电气自动化、检测技术方面的教学和研究。

E 2mail:t w rite@利用Hough 变换实现直线的快速精确检测滕今朝1)　邱　杰2)1)(威海职业学院机电工程系,威海　264210) 2)(海军航空工程学院,烟台　264000)摘　要　利用Hough 变换对直线进行检测,通常存在“速度缓慢、结果不够精确”的问题,本文提出了“分式查表法”,能在大幅度减少Hough 变换的总计算量的情况下,检测精度保持最高,从而使超大型图像中,直线的实时、精确检测成为可能。

关键词　Hough 变换　参数空间　精度　分式查表法中图法分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:100628961(2008)022*******Fa st and Prec ise D etecti on of Stra i ght L i n e w ith Hough Tran sformTE NG J in 2zhao 1),Q I U J ie2)1)(E lectro m echanical Engineering D epart m ent,W eihai V ocational College,W eihai 264210)2)(College of N avy A viation Engineering,Yantai 264000)Abstract Pr oble m s as l ow s peed or inaccurate results in the p r ocess of line detecti on with Hough Transf or m re main unsatisfact orily s olved .This paper puts f or ward a ne w l ook 2up table t o decrease the computati on distinctly and keep ing the highest p recisi on .It offers the possibility in real 2ti m e app licati ons es pecially in large i m age .Keywords Hough Transf or m,para meter s pace,p recisi on,table l ook 2up1　引　言Hough 变换具有优异的鲁棒性和极佳的抗干扰能力,利用Hough 变换进行直线检测,是图像分析和计算机视觉的一个重要内容。

运用Hough变换提高直线检测效率

运用Hough变换提高直线检测效率

运用Hough变换提高直线检测效率祁宝英【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)006【摘要】针对hough变换检测直线段中的运算速度慢、占用内存多的问题,提出一种改进的检测直线段的方法.首先,对图像进行减半采样处理,采用从大概到精确的检测策略,减小运算量；其次采用soble算子进行边缘检测；最后,在经典的hough 变换的方法上增加了边缘梯度幅度进行限制,减小了坐标转换的次数,并将断开的同一直线上的线段连接起来.%Because of the slow detection speed and occupying big system memory for lines in digitial images, a new improved detection method was proposed. Firstly, sampling in half was used to extract process the image, adopted the strategy that from probably to accurate tese, reduce the computational complexity.Then, the soble operator was proceeded on edge detection. Finally, increased the edge gradient on the classical hough transform to reduce the number of coordinate transformation, and joined up the disconnected line.【总页数】4页(P228-231)【作者】祁宝英【作者单位】南昌航空大学信息工程学院,南昌330063【正文语种】中文【相关文献】1.基于彩色空间转换与Hough变换的直线检测 [J], 刘镇岐;汤本俊;陈若珠2.基于最小二乘修正的随机Hough变换直线检测 [J], 乔寅骐;肖健华;黄银和;尹奎英3.基于改进Hough变换的直线检测方法研究 [J], 严培荣;王超;厉丹4.基于改进Hough变换的红外图像直线检测 [J], 喻小龙;肖永生;聂江华;毛聪5.基于改进Hough变换的红外图像直线检测 [J], 喻小龙;肖永生;聂江华;毛聪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Hough变换算法与线段检测

Hough变换算法与线段检测

Hough变换算法与线段检测摘要：图像是人类获取和交换信息的主要来源。

人类认知图像的构成主要通过图形的分类辨别，因此图形检测是人类视觉分类的一部分重要内容，同时图形检测在图像配准、机器人视觉、工业检测中有着重要应用。

圆是构成图像的一个基本要素，因此，能够快速、准确地检测基础组成-直线，在图像处理中显得尤为重要。

所以本文针对图形检测中的一部分直线检测进行研究。

目前直线检测算法主要有哈夫曼变换和最小二乘线性拟合算法。

Hough变换(HT)是由Paul Hough 于1962年以专利形式提出的，它实现一种从图像空间到参数空间的映射关系。

其基本思想是点-线的对偶性，即图像空间共线的点对应在参数空间里相交的线；反过来，在参数空间中相交于同一个点的所有直线（曲线）在图像空间里都有共线的点与之对应。

近些年来，霍夫变换以其优异的鲁棒性和很强的抗干扰能力被广泛地应用于计算机视觉和模式识别等领域，如直线以及一些参数曲线的检测等。

但是由于精度不高，运算速度慢阻止了它在实时性要求很高的领域的广泛应用。

而本文所实现的算法是Hough变换的定义算法，并可以调节参数来实现针对不同半径的圆的检测，算法复杂度较低，易于实现。

关键词：图像处理，线段检测，Hough变换引言：图像目标检测技术是人类认知的延伸，是图像分析技术的一个重要内容，图像检测技术在自动目标识别系统中也有很重要的地位。

学术界和工业界常见的检测目标是直线、椭圆和圆。

圆的检测在图像配准、印章检测、零件形状、视频监控等方面有着重要的应用。

Hough变换是一种用来在边缘增强处理后的图像中，提取边缘特征的简便而有效的方法，它能够提取直线、圆、椭圆、二次曲线甚至是任意形状的边缘。

而且Hough变换在计算机视觉、军事防御、办公自动化等领域都得到了普遍的关注和广泛的应用。

其基本思想是将原图像变换到参数空间，用大多数边界点满足的某种参数形式来描述图像中的曲线，通过设置累加器进行累积，求得峰值对应的点就是所需要的信息。

hough变换直线检测主要原理

hough变换直线检测主要原理

hough变换直线检测主要原理
霍夫变换是一种在图像空间进行几何形状检测的方法，用于检测平面上的直线。

主要原理如下：
1. 点与直线的表示：霍夫变换使用极坐标系来表示直线，每个点在图像中表示一条通过该点的直线。

直线可以用两个参数表示：r表示离原点的距离，θ表示与x轴的夹角。

2. 累加过程：对每个点，遍历所有可能的直线参数，并在霍夫空间中进行累加。

对于每个点，对应于通过该点的所有直线，累加器中相应位置的值加1。

这个累加过程可以在霍夫空间中的一个二维数组中进行。

3. 阈值检测：当累加器中的某个值超过预设的阈值时，认为该直线存在。

这个阈值可以根据应用需求进行设置。

4. 参数反算：根据累加器中的峰值，反算出对应的直线参数（r和θ），并在图像中绘制出检测到的直线。

霍夫变换的主要优点是对于存在噪声和局部遮挡的图像仍然能够有效地检测直线。

但是其缺点是计算复杂度较高，直线的参数空间较大，需要处理大量的累加器。

同时，霍夫变换对于直线的精确定位和参数估计准确性不高，对于曲线的检测效果较差。