数字图像处理 - 什么是霍夫变换？

一、霍夫变换概述

        霍夫变换是一种可用于隔离图像中特定形状的特征的技术。因为它要求以某种参数形式指定所需的特征，所以 经典霍夫变换最常用于检测规则曲线，如直线、圆、椭圆等。

        广义霍夫变换可用于简单的应用中一个或多个特征的分析描述是不可能的。由于广义霍夫算法的计算复杂性，我们将讨论的主要焦点限制在经典霍夫变换上。

        尽管存在域限制，但经典 Hough 变换（以下简称为没有 经典前缀）保留了许多应用，因为大多数制造部件（以及医学图像中研究的许多解剖部件）都包含可以用规则曲线描述的特征边界。

        霍夫变换技术的主要优点是它可以容忍特征边界描述中的间隙，并且相对不受图像噪声的影响。