浅析霍夫变换检测直线

霍夫变换在检测直线,圆和椭圆等形状有着很广泛的应用,它通过一个投票过程实现对不同形状的参数的估算。这里这个投票过程是指把二值图像空间的点映射到参数空间,记录参数空间中不同参数对应的点的累积,从而实现形状上的点对参数的投票过程,然后选取局部累积最大值作为检测到的形状的参数输出。

那为什么叫它霍夫变换,当然是和霍夫有关系的。1962年保罗.霍夫(Paul.Hough)写了一个叫Method and Means for Recognizing Complex Patterns的专利,其中有用到该方法检测粒子物理中云图中的直线和曲线。目前广泛应用的霍夫变换是1972年由 Richard Duda 和 Peter Hart 提出的[1],该方法提出了用 angle-radius 替换 slope-intercept 作为霍夫变换的参数空间,简化了计算。后来 Dana H. Ballard的一篇 Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes 使得霍夫变换在计算机视觉领域开始广泛应用。

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