基于MATLAB的Hough变换直线检测算法仿真与实现

基于MATLAB的Hough变换直线检测算法仿真与实现

在图像处理领域中，直线检测是常见的问题之一。Hough变换作为一种经典的线性变换技术，其在直线检测中得到广泛应用。本文将基于MATLAB平台，介绍如何使用Hough变换来检测图像中的直线。

首先，我们需要准备一张待检测的图像。在本文中，我们将使用MATLAB提供的典型图像Lena进行演示。代码如下：

img = imread('lena.jpg');
imshow(img);

接下来，我们需要对图像进行边缘检测。使用Canny算子可以很好地实现这一过程。代码如下：

edges = edge(img, 'canny');
imshow(edges);

然后，我们需要对边缘图像运用Hough变换。MATLAB提供了hough函数，用于实现Hough变换。代码如下：

[H,theta,rho] = hough(edges);
imshow(H, [], 'XData', theta, 'YData', rho, 'InitialMagnification', 'fit');
xlabel('\theta (degrees)'), ylabel('\rho');
axis on, axis normal;
colormap(hot);

上述代码中，我们使用imshow函数将Hough变换结果可视化，其中XData、YData和InitialMagnification参数用于设置图像的显示范围和缩放。

最后，我们需要从Hough变换结果中找出直线参数。MATLAB提供了hou