详解拉东（Radon）变换原理、直线检测、代码实现

最新推荐文章于 2024-03-29 00:27:24 发布

负壹

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文章标签：计算机视觉机器学习算法 Radon 直线检测

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79722768

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一、Radon变换

参考：Radon 变换

Radon变换是使用一组参数 $\left ( \theta ,\rho \right )$ 来表示一条直线，当选定某个方向时，那么一副图像可以被变换成 $\rho$ 的函数的一条直线，具体推导可以参考上述链接

二、直线检测

基于Radon变换的直线检测的目的就是检测根据角度变化时出现的“局部峰值”，即可以确定直线的方向，同时，峰值大小能够确定直线上点的个数，如下图的局部极大值，则有可能是一条直线的位置，当然进行检测之前需要获得图像中的轮廓，而不是直接对图像进行变换

三、代码实现

例如matlab官方的图像进行检测：

进行边缘检测：

然后选择不同的角度与距离，得到了一个二维数组：

其中较亮的点即为局部极大值，也就是第二部分所说的有可能是直线所在的位置

代码：

I = fitsread('solarspectra.fts');
I = rescale(I);

figure
imshow(I)
title('Original Image')

BW = edge(I);
figure
imshow(BW)
title('Edges of Original Image')

theta = 0:179;
[R,xp] = radon(BW,theta);

figure
imagesc(theta, xp, R); colormap(hot);
xlabel('\theta (degrees)');
ylabel('x^{\prime} (pixels from center)');
title('R_{\theta} (x^{\prime})');
colorbar

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详解拉东（Radon）变换原理、直线检测、代码实现

一、Radon变换参考：Radon 变换 Radon变换是使用一组参数来表示一条直线，当选定某个方向时，那么一副图像可以被变换成的函数的一条直线，具体推导可以参考上述链接二、直线检测基于Radon变换的直线检测的目的就是检测根据角度变化时出现的“局部峰值”，即可以确定直线的方向，同时，峰值大小能够确定直线上点的个数，如下图的局部极大值，则有可能是一条直线的位置，当然进行检测之前需要获得图像中的轮廓，而不是直接对图像进行变换三、代码...
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