基于霍夫变换的直线检测算法（附带MATLAB代码）

基于霍夫变换的直线检测算法（附带MATLAB代码）

直线检测是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务。霍夫变换是一种常用的直线检测方法，可以有效地检测图像中的直线。本文将介绍基于霍夫变换的直线检测算法，并提供相应的MATLAB代码示例。

算法原理

霍夫变换是一种通过参数空间的累加来检测几何形状的方法。对于直线检测，霍夫变换的基本思想是将图像中的每个点映射到参数空间中的一个曲线上。对于每个曲线，如果经过的点数超过了一个阈值，那么就认为在图像中存在一条直线。

在直线检测中，常用的参数空间是极坐标空间。对于给定的原始图像，可以通过以下步骤实现基于霍夫变换的直线检测：

1. 边缘检测：首先对原始图像进行边缘检测，以获取图像中的边缘信息。常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测算法。

2. 霍夫变换：对于边缘检测后的图像，遍历每个边缘像素，并将每个边缘像素在极坐标参数空间中的曲线上进行累加。

3. 参数空间的阈值：根据累加结果，对参数空间进行阈值处理，将超过阈值的参数点作为直线的候选。

4. 直线提取：根据候选参数点在原始图像中重构直线，并进行直线的提取。

下面是使用MATLAB实现基于霍夫变换的直线检测的示例代码：

% 读取原始图像
I =