检测提取图像中的直线（基于霍夫变换）

时间：2022-12-13 09:45:01

在http://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/58587907中，介绍的基于霍夫变换检测直线的原理，并给出了opencv算法实现，本篇再次使用霍夫变换在matlab中检测图像中的直线。

具体步骤：

1. 彩色图像->灰度图

2. 去噪（高斯核）

3. 边缘提取（梯度算子、拉普拉斯算子、canny、sobel） 

4. 二值化（判断此处是否为边缘点，就看灰度值==255）

5. 映射到霍夫空间（准备两个容器，一个用来展示hough-space概况，一个数组hough-space用来储存voting的值，因为投票过程往往有某个极大值超过阈值，多达几千，不能直接用灰度图来记录投票信息）

6. 取局部极大值，设定阈值，过滤干扰直线

7. 绘制直线、标定角点

Matlab实现：

1. 转灰度: Img=rgb2gray(Img)

2. 高斯去噪　　　　　

3. sobel算子提取边界

　　　　　检测提取图像中的直线（基于霍夫变换）

4. 二值化（应该设置一个阈值，对不同的图，不同的阈值，以便完整显示边界）

在高斯去噪和边界提取之后都需要二值化

5. 映射到霍夫空间

先在原图构造一个x-y平面，一一对应各点的直线方程计算O（0,0）为事实上的原点，O‘（width/2，height/2）为构造平面的原点，然后构造一个hough-space，其中纵轴表示theta的刻度，theta取值0～PI，分成500个刻度，r的最大值为： max_length=sqrt((width/2)^2 + (height/2)^2)，又r存在正负值，故而hough-space的横轴需要2*max_length。


 

%% 图像中直线检测
function I_out=HoughLineDetect(Img,thresholdValue)
%input: 
%       img:输入图像；
%       thresholdValue：hough阈值；
%output: 
%       I_out:检测直线结果，二值图像；
    if  ~exist( 'thresholdValue', 'var' )
        thresholdValue = 150;
    end

    if length(size(Img))>2
        I_gray=rgb2gray(Img); %如果输入图像是彩色图，需要转灰度图
    else
        I_gray=Img;
    end
    [x,y]=size(I_gray);   %图像大小
    BW=edge(I_gray);  %计算图像边缘

    rho_max=floor(sqrt(x^2+y^2))+1; %由图像坐标算出ρ最大值，结果取整并加1，作为极坐标系最大值
    AccArray=zeros(rho_max,180);       %初始化极坐标系的数组
    Theta=0:pi/180:pi;                           %定义θ数组，范围从0-180度

    for n=1:x,
        for m=1:y
            if BW(n,m)==1
                for k=1:180
                    %hough变换方程求ρ值
                    rho=(m*cos(Theta(k)))+(n*sin(Theta(k)));
                    %为了防止ρ值出现负数，将ρ值与ρ最大值的和的一半作为ρ的坐标值
                    rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
                    %在极坐标中标识点，相同点累加
                    AccArray(rho_int,k)=AccArray(rho_int,k)+1;
                end
            end
        end
    end

    %利用hough变换提取直线
    K=1;                             %存储数组计数器
%     thresholdValue=200;   %设定直线的最小值。
    for rho=1:rho_max      %在hough变换后的数组中搜索
        for theta=1:180
            if AccArray(rho,theta)>=thresholdValue 
                case_accarray_rho(K)=rho;  
                case_accarray_theta(K)=theta;
                K=K+1;
            end
        end
    end

    %将直线提取出来,输出图像数组I_out
    I_out=zeros(x,y);
    for n=1:x,
        for m=1:y
             if BW(n,m)==1
                 for k=1:180
                    rho=(m*cos(Theta(k)))+(n*sin(Theta(k)));
                    rho_int=round(rho/2+rho_max/2);
                    for a=1:K-1
                        if rho_int==case_accarray_rho(a)&&k==case_accarray_theta(a)
                            I_out(n,m)=BW(n,m); 
                        end
                    end
                 end
             end
        end
    end

    figure,imshow(Img);title('输入图像');
    % figure,imshow(BW);title('edge处理后的边界图');
    figure,imshow(I_out);title('Hough变换检测出的直线');

end

测试文件及结果：

%% 图像直线检测测试程序
clc,clear all,close all;
imgPath='D:\test_image\exposure_image\';
img=imread(fullfile(imgPath,'4.jpg'));
I_out=HoughLineDetect(img,60);
检测提取图像中的直线（基于霍夫变换）

检测提取图像中的直线（基于霍夫变换）

程序里，输入参数除了图像，还一个是投票阈值，为了可以方便修改，如果不带这个参数，程序里默认是150。

参考：

http://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/58587907

https://www.cnblogs.com/cheermyang/p/5348820.html

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