边缘检测与Hough变换实验报告Matlab.docx

边缘检测与Hough变换是计算机视觉领域中两个重要的图像处理技术。边缘检测是寻找图像中亮度变化剧烈的点，常用于识别图像中的物体轮廓。Hough变换则是一种用于检测图像中直线、圆等几何形状的方法，它能有效地处理图像中的噪声和断裂。 Canny算子是边缘检测中最常用的算法之一，其主要流程包括以下步骤： 1. **高斯滤波**：使用二维高斯滤波器对原始图像进行平滑处理，以减小噪声的影响。 2. **计算梯度**：接着，计算滤波后图像的梯度幅度和方向，这有助于找出图像的边缘信息。 3. **非极大值抑制**：对梯度幅度进行非极大值抑制，保留局部最大值，消除边缘上的细小突起，使边缘更清晰。 4. **双阈值检测**：应用双阈值算法，选择强度超过高阈值的边缘点作为强边缘，低于低阈值的点忽略，介于两者之间的点依据连接性判断。 在Matlab中，可以使用`edge`函数来实现Canny算子的边缘检测。例如： ```matlab BW=edge(I, 'canny', thresh, sigma); ``` 这里的`I`是输入图像，`thresh`是边缘检测的阈值，`sigma`是高斯滤波器的标准差。 Hough变换是一种参数变换方法，它将图像中的直线与参数空间中的点进行映射。对于直线，Hough变换的参数通常是角度`theta`和距离`rho`。在Matlab中，我们可以用以下函数进行Hough变换： 1. **hough**：计算Hough变换矩阵。 2. **houghpeaks**：找出变换矩阵中的峰值，代表可能的直线。 3. **houghlines**：根据找到的峰值，提取出实际的直线。 例如： ```matlab [H, theta, rho] = hough(BW); peaks = houghpeaks(H, numpeaks); lines = houghlines(BW, theta, rho, peaks); ``` 实验中，通过改变Canny算子的阈值和标准差`sigma`，可以看到边缘检测结果的不同。阈值越高，检测到的边缘越少但更精确；阈值越低，检测到的边缘越多但噪声也越大。通过调整Hough变换参数，可以找到图像中最显著的直线。 总结来说，边缘检测与Hough变换在Matlab中有着丰富的函数支持，可以方便地进行图像处理和分析，尤其在识别图像中的形状和结构时非常有用。实验报告中的代码展示了如何结合这两种技术，对图像进行边缘检测并找出最长的直线，为后续的图像分析和识别奠定了基础。