hough变换检测圆的matlab程序.docx

Hough变换是一种在图像处理中用于检测特定形状（如直线、圆、椭圆等）的算法。在这个场景中，我们关注的是使用Hough变换来检测圆形。Matlab程序`houghcircle.m`是为了在二进制图像中寻找指定半径的圆而设计的。 函数`houghcircle`接收三个参数： 1. `Imbinary`：输入的二进制图像，其中值为1的像素是可能属于圆的像素。 2. `r`：要检测的圆的半径。 3. `thresh`：一个阈值，它决定了图像空间中属于同一圆的像素的最小数量。这个阈值必须大于等于4，默认值也是4。 函数首先初始化投票积累器（Accumulator），这是一个与输入图像大小相同的零矩阵。接着，它找到二进制图像中的所有1值像素（即感兴趣像素），对于每个这样的像素，Hough变换会计算所有可能的圆心位置，这些圆心对应的圆会通过该像素。 对于每个感兴趣像素`(xIndex(cnt),yIndex(cnt))`，程序会遍历从`xIndex(cnt)-r`到`xIndex(cnt)+r`的所有可能的`x0`值。对于每一个`x0`，根据圆的标准方程计算两个可能的`y0`值，即`y01`和`y02`，然后将它们四舍五入到最近的整数。如果这些`y0`值在图像范围内，对应的积累器矩阵元素加1。 积累器矩阵记录了在Hough空间中每个可能圆心的位置及其对应的像素数量。在遍历完所有像素后，可以通过查找积累器矩阵中超过阈值`thresh`的峰值来确定可能的圆心位置。峰值表示在图像空间中有一组像素对应于同一个圆。 `y0detect`和`x0detect`数组分别存储了检测到的圆的行坐标和列坐标，而`Accumulator`则是整个Hough变换过程的积累结果，可以用于进一步分析或可视化。 这个Matlab程序的优化之处在于，它避免了对超出图像范围的`x0`和`y0`进行不必要的计算，从而提高了性能。此外，作者提供了对阈值的检查，确保其有效性，并在阈值不满足条件时给出错误提示。 Hough变换是一种强大的形状检测工具，特别适合在噪声环境中寻找特征。通过这个Matlab实现，我们可以有效地检测二进制图像中的圆，并根据需要调整半径和阈值以适应不同的应用需求。