数字图像处理 | 霍夫变换

本文深入探讨了霍夫变换在图像处理中的应用,特别是在直线检测中的作用。通过介绍霍夫变换的基本原理,阐述了为何使用极坐标而非笛卡尔坐标表示直线的原因,以及这样做的时间和空间效率考量。同时,对直线检测的时间复杂度进行了分析,揭示了其与图像大小和霍夫空间离散化程度的关系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

霍夫变换

关于霍夫变换的一些看法:

  1. 给点连线,但首先得界定这些点在哪些像素。
  2. 霍夫空间的坐标系是笛卡尔坐标系某个线集L的方程的参数,霍夫空间某条有意义的线l代表着在笛卡尔坐标中经过某个点的所有线L’∈L。考虑L为直线的极坐标表示法,则霍夫空间中根据某个点x所画的线,代表的是经过该点的所有直线的极坐标表示法的参数。
  3. 为什么直线要用极坐标方程,而不用kx+b?一方面是因为无法表示垂直与坐标轴的直线,另外由于k值的大小可以很大,则霍夫空间变得很大,而霍夫变换的时间复杂度取决于霍夫空间的大小。
  4. 直线检测的时间复杂度分析
    假设将霍夫空间的2pi分为m份,原图的size为(n,n),共有N个点。
    霍夫变换计算:将笛卡尔坐标的点换成霍夫空间的线的离散值需要O(mN);
    排序霍夫空间所有点O(mn),后面的n是rho的取值范围,根据直线的极坐标表示(rho=xcos(theta)+ysin(theta))可知,rho的最大长度不会超过原图的对角线。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值