hough，MATLAB的hough变换

本文目录一览

1，MATLAB的hough变换
2，hough什么意思
3，matlab中hough函数用法
4，什么是Hough变换
5，请教hough变换和 radon变换之间的区别
6，hough变换能检测无规则的曲线吗

1，MATLAB的hough变换

edge函数可以求canny边缘 houghlines函数可以求直线信息

MATLAB的hough变换

2，hough什么意思

是哈弗变换吗

霍夫

(四足兽后脚的)踝关节

hough什么意思

3，matlab中hough函数用法

image BW. [H, theta, rho] = hough(BW) [H, theta, rho] = hough(BW, ParameterName, ParameterValue)

matlab中hough函数用法

4，什么是Hough变换

Hough变换是一种使用表决原理的参数估计技术。其原理是利用图像空间和Hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。Hough变换的实质是将图像空间内具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形式联系起来的参数空间累积对应点。在参数空间不超过二维的情况下，这种变换有着理想的效果。

你你说的是什么意思说的

hough变换利用图像空间和hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。例如，图1(a)中的九条线段对应于如图1(b)所示的其hough参数空间的九个累加器峰值。图1(b)中，hough参数空间的横纵坐标分别为直线极坐标方程:ρ＝x×cos(θ) + y×sin(θ) 的两个参数ρ和θ。九个峰值的ρ和θ值唯一的确定其对应线段所在直线的两个参数。并且线段的长度决定坐标(ρ,θ)处的累加值的大小。

5，请教hough变换和 radon变换之间的区别

Radon 变换是平行束对图像的线积分，根据各个角度得到的一系列投影值逆radon重建得到原始图像。变换角度默认是逆时针。r=radon(im,30);得到的是一维数组，平行束与X轴夹角为30度时，距原点不同距离的投影线（平行束）上对图像的线积分。[R,Xp] =。

一盏油灯，一部打字机，两个男人，一串长长的名单。在第二次世界大战的日子里，无数战火与硝烟似乎让太阳也失去了光芒，一层灰色的厚实的阴云下，一切的是是非非都已单薄得只剩下黑白两色。如果说杀人和被杀已成为最主要的两种生活状态，那投机商人们就是两者之间巧妙的平衡点。奥斯卡辛德勒就是其中的一个。他带着一个皮箱，穿一身西服，戴一顶礼帽，别一个纳粹胸针，从捷克农村来到了大城市，他可能没有受过什么良好的教育，但又有什么关系呢？战争的年代，一条三寸不烂之舌就是他最大的资本。一切仿佛都像预想的一样顺利地进行：混迹于社会名流，开厂，雇员，生产，顺理成章的得到战争的财富。这座雇用了几百廉价犹太人的五金工厂，让他坐在舒服的办公室里享受渔利。辛德勒的心似乎不会被弥漫的战火影响，他在山上的生活永远都有美酒，舒服的床铺，体面的衣服，而山下的集中营里，只有无休止的杀戮、杀戮、杀戮。但一切都在这一天改变了。他到山脚下骑马，遥望远处黑压压的集中营——依旧是死气沉沉的气息——但正在他想转身时，一抹红色闪闪地滑进了他的眼帘。那是一抹怎样的红阿！它是一个五六岁小女孩衣服上的色彩，在无边无尽的黑白灰的底色上，即使再不起眼，即使它在硝烟无休止的侵扰下已变得有些羸弱，即使它在缓缓流动的垂死挣扎的生命空壳中似乎随时都有被淹没……

6，hough变换能检测无规则的曲线吗

hough求助编辑百科名片国内外对Hough变换的研究及应用动态：Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为专利被发表。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。例如，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，它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, 并取得了许多有价值的成果。查看精彩图册目录原理改进方法应用领域生物医学自动化、机器人视觉空间技术、军事防御办公自动化不足之处翻译展开原理改进方法应用领域生物医学自动化、机器人视觉空间技术、军事防御办公自动化不足之处翻译展开编辑本段原理被遮挡的柑橘图像经hough变换补偿画圆Hough变换是一种使用表决原理的参数估计技术。其原理是利用图像空间和Hough参数空间的点－线对偶性，把图像空间中的检测问题转换到参数空间。通过在参数空间里进行简单的累加统计，然后在Hough参数空间寻找累加器峰值的方法检测直线。Hough变换的实质是将图像空间内具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形式联系起来的参数空间累积对应点。在参数空间不超过二维的情况下，这种变换有着理想的效果。编辑本段改进方法　　Hough变换的实质是将图像空间内具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形式联系起来的参数空间累积对应点。在参数空间不超过二维的情况下，这种变换有着理想的效果。但是，一旦参数空间增大，计算量便会急剧上升，同时耗费巨大的存储空间，耗时也随之猛增。就此，多年来国内外众多学者针对具体情况对常规Hough变换进行了多方面的探索，并提出了许多有价值的改进方法。　　　1）扩展应用范围，提出多种参数化的方法　　在早期的研究中，Hough变换由只检测图像中的直线扩展到检测圆弧、二次曲线和任意曲线构成的形状；线条的参数化方法也由最初的截距型参数发展到斜率倾角和截距型参数、双Hough空间型参数、以及检测圆的圆心坐标、半径型参数和检测物体复杂形状的基于模板的多维关键点参数等。　　　2）提高实时性，提出多种减少计算量的方法　　针对Hough变换计算量大的不足，相继提出了四分树结构的Hough变换、以梯度信息为引导的Hough变换、分层Hough变换、自适应Hough变换、快速自适应Hough变换、随机Hough变换（RHT）等；对于高维Hough变换采用降维处理，数据结构多采用动态量化空间等。　　3）增强抗干扰能力，提高检测精度　　Hough变换提取精度问题始终受到普遍关注，例如Hough变换的离散化误差、混叠干扰、抗噪声干扰性能等。就此类问题的研究例如，Kiryati、Buckstein提出采用最佳Kaider窗函数对参数域进行平滑滤波以减少混叠误差；Hunt、Nolte等人应用信号检测理论对Hough变换的抗干扰性能和基于最大后验概率的最佳算法进行了抗干扰性能比较，并指出了影响Hough变换抗干扰性能的原因。　　　4）多种峰值检测方法　　Hough变换中参数空间的峰值检测是一个聚类检测问题，阈值的选取是成功与否的关键所在。其中，一种方法是对图像空间进行加权，以改变参数空间的峰值分布；一种方法是直接对参数空间进行极大值的搜索。编辑本段应用领域　　理论与实践向来是形影不离，相辅相成，Hough变换之所以有如此长足的发展，主要原因还是在于实践应用上的广泛需求；而在实践中所暴露出的不足又进而促进了它的发展，循环往复，就如同生命的演化。现枚举其主要应用领域如下：生物医学Hough变换已被成功应用于基于人工智能的专家诊断系统；X射线人体照片和CT图像的处理和判读；光学显微镜和电子显微镜中的细胞核自动分析系统；从超声波诊断中提取三维动脉特征，等等。自动化、机器人视觉Hough变换已被用于产品部件的自动监视、缺陷诊断、生产过程的自动监控、计算机辅助制造（CAM）等。例如基于Hough变换的机械零件检测和定位系统；基于Hough变换采用直线、圆弧等作为基本特征的工业产品检查系统。空间技术、军事防御Hough变换已被用于运动目标轨迹的检测与识别，高空侦察机、间谍卫星和军事雷达等目标自动识别系统的特征提取。例如应用Hough变换对战斗机的外形特征进行提取和自动识别；应用Hough变换辅以信号检测理论解决并行多运动目标的跟踪问题。办公自动化Hough变换在许多应用系统中得到了很好的应用。例如采用Hough变换进行英文字符特征提取并自动识别，其对印刷体字符识别率为99.6%，对手写体字符的平均识别率也达到了86.9%，并已成功应用于邮政信件的自动分拣、文件处理等。　　由以上分析可见，Hough变换有着广泛的关注程度以及良好的应用前景。在计算机视觉和自动目标识别系统中，Hough变换是一个用于边缘线条特征提取的强有力工具。编辑本段不足之处　　本课题的研究内容，如上所述，常规Hough变换虽然具有显著的优势，但其不足也不容忽视，如不加改进，有时将会令人无所适从，例如检测速度太慢，无法做到实时控制；精度不够高，期望的信息检测不到反而做出错误判断，进而产生大量的冗余数据。就圆检测而言，常规Hough变换的不足主要有以下几点：　　1、参数由直线的两个参数，即截距和斜率，上升到三个，即圆心坐标和半径，每个点映射成参数空间的一个曲面，是一到多映射，因而计算量急剧增大；　　2、需占用大量内存空间，耗时久、实时性差；　　3、现实中的图像一般都受到外界噪声的干扰，信噪比较低，此时常规Hough变换的性能将急剧下降，进行参数空间极大值的搜索时由于合适的阈值难以确定，往往出现“虚峰”和“漏检”的问题。　　本课题针对以上问题展开。由于前人已做出相当的努力，时下，Hough变换的改进算法门类众多，在此仅选择一种相对主流的改进方向，即随机Hough变换（RHT）加以深入研究，并与常规Hough变换相对比，进而分析它的性能特点。尽管RHT也存在明显的缺陷，针对它也有许多改进算法，但由于时间精力有限，暂时无法得到最完美的效果，但是在检测的圆比较少、边缘提取效果比较好的情况下，该算法还是非常有效的。

hough 求助编辑百科名片国内外对hough变换的研究及应用动态：hough变换于1962年由paul hough提出，并在美国作为专利被发表。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