图像中直线检测算课件

图像中直线检测算法研究姓名：王鹏军学号：31080902班级：通信0803指导老师：刘红敏论文基本概要第一章数字图像处理与直线检测第二章直线检测算法简介第三章Hough变换直线检测的实现第四章改进型的Hough算法数字图像处理与直线检测

图像处理（ImageProcessing）

强调在图像之间进行的变换，狭义上的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打下基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或存储时间、传输通路的要求。图像处理是图像工程最底层的操作，主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大

图像分析（ImageAnalysis）

图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得目标的客观信息从而建立对图像的描述。图像分析是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是对目标特征测量的结果，或是基于测量的符号表示，其主要是以观察着为中心研究客观世界。图像分析是图像工程中层的操作，分割和特征值提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。

图像理解（ImageUnderstanding）图像理解进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。直线检测算法

几种常见的直线检测算法Hough直线检测算法Freeman直线检测算法尺蠖蠕行算法Hough直线检测算法

Hough算法及其改进算法是利用坐标域变换的代表。此类算法的优点是抗干扰能力强，对图像中的噪声不敏感。但是由于其算法特点使得其时间复杂度和空间复杂度都很高，并且在变换过程中丢失了线段的长度信息。

Hough变换的基本思想是点线的对偶性。一方面,图像空间中共线的点对应在参数空间里相交的线;另一方面,在参数空间中相交于同一个点的所有直线在图像空间里都有共线的点与之对应。因此Hough变换把在图像空间中的直线检测问题转换到参数空间中对点的检测问题,通过在参数空间里进行简单的累加统计完成检测任务。Freeman直线检测算法

Hough由于其应用广泛和简洁获得了很大程度上的认可，但同时有学者对Hough算法的低效率和高空间占用并不满意，而且在Hough变换时直线将丧失其长度和具体位置的问题也令一些学者不满意。于是，他们提出了改进的方案。与Hough算法通过坐标转换的方式不同，改进的方案更倾向与从直线的直接特征中寻找突破点。Yuan等提出了一种在链码中检测直线的算法。该算法从起始链码开始,对每一链码确定一个直线穿行区域以及两条用于确定下一链码是否属于同一直线的上下边界线。如果下一链码位于上下边界线之内,则该链码与上一链码属于同一直线;否则该链码属于另一直线

。基于OpenCv的Hough直线检测算法的实现

编译环境

OpenCVMicrosoftVisualStudio实现过程获取目标图像对图像进行边缘检测由图像具体情况设置累加器大小对图像进行Hough变换并存储结果由累加器决定是否存在直线根据最后结果绘制直线Hough算法的改进

随机Hough变换(RHT)

RHT的基本思想是随机选取两个边缘点，由这两点唯一确定参数空间的一个点，这是多到一的映射，避免了传统Hough变换一到多映射的庞大计算量。在实现累积时，采用动态链表结构，只对多到一映射所得到的参数分配单元进行累积，从而降低了内存需求，提高运算速度。

基于随机Hough变换与最小二乘法进行直线检测算法RHT-LSM

首先用随机Hough变换确定直线的大致位置；然后，利用所得直线参数，计算图像中的点到直线的距离，根据距离，可以确定每条直线附近的点集，剔除干扰点和噪声；最后，用LSM对点集中的各点进行拟合，得到精确的直线参量。

基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法(PCA-HT)

首先通过边缘检测获得图像边缘，对边缘像素进行分块处理，利用PCA所得到所有掩膜范围内的主元方向，将获得的局部方向信息映射到参数空间，侧重利用其统计规律来模糊约束Hough变换极角范围，达到减少运算量和存储累计矩阵的目的。

结束语

本文首先对当今的几种直线检测算法做了一个大概的介绍，然后针对具有经典意义的Hough变换进行了详细的说明，最后补充了几种Hough变换的几种改进算法。经过两个多月的努力，直线检测算法研究论文终于完成了，在整个设计过程中，出现过很多的难题，但都在自己的努力还有老师和同学的帮助下顺利解决了，在此我深深地体会到：写论文是一个不断学习的过程，也是一个不断发现困难并且解决困难的过程。从刚开始对图像中直线检测算法模糊的认识，然后通过各种书籍资料不断地了解，到最后对图像中直线检测算法的深刻认识。在这一过程中也让自己学到了很多知识，更重要的是锻炼了自己发现问题和解决问题的能力。只有一次次不断地摸索，才能找的问题的真相，也才能克服困难。总之，通