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《数字图像处理》课程设计报告
集美大学 计算机工程学院 智能科学与技术教研室 制
目录
摘要总体设计
技术原理代码
实现结果测试
与分析总结与
展望参考文
献:
Hough 变换检测房屋边缘特征
摘要
霍夫变换是一个特征提取技术。其可用于隔离图像中特定形状的特征的技术,应用在图像分析、
计算机视觉和数字图像处理领域。目的是通过投票程序在特定类型的形状内找到对象的不完美实例。
这个投票程序是在一个参数空间中进行的,在这个参数空间中,候选对象被当作所谓的累加器空间中
的局部最大值来获得,所述累加器空间由用于计算霍夫变换的算法明确地构建。最基本的霍夫变换是
从黑白图像中检测直线(线段)。Hough 变换主要优点是能容忍特征边界描述中的间隙,并且相对不受
图像噪声的影响。因此本实验我将利用 Hough 变换检测,计算获得矢量化的房屋边缘特征。
总体设计
本实验通过图形界面的方式展示了 Hough 变换的应用,界面友好,方便使用。其中界面上分别
设有五个按钮,以便提供用户交互体验。五个按钮分别是读取图像按钮,Prewitt 边缘检测按钮,
Hough 变换按钮,Hough 变换检测特征按钮以及退出按钮。用户通过分别点击各个按钮完成整个流
程,极大的方便了用户的使用。其次每点击一个按钮就会显示相应功能处理后的图像,给了用户很好
的使用体验感。其主要总结起来就是读入图片,对其进行灰度变换,然后高斯滤波平滑处理,对其进
行 Hough 变换,最后进行 Hough 变换直线检测。
技术原理
霍夫变换最简单的是检测直线。我们知道,直线的方程表示可以由斜率和截距表示(这种表示方
法,称为斜截式),如下所示:
如果用参数空间表示则为(b,k),即用斜率和截距就能表示一条直线。对于任意两点的直线方程:y =
Kx
+ b,构造一个参数 K,b 的平面。
1、 xy 平面上的任意一条直线 y = ax + b ,对应在参数 ab 平面上是一个点;
2、 过 xy 平面一个点(x,y)的所有直线,构成参数 ab 平面上的一条直线。
但是这样会参数问题,垂直线的斜率不存在,这使得斜率参数 K 的值接近于无限。为此,为了更
好的计算,1971 年 4 月,提出了 Hesse normal form(Hesse 法线式)。
其中 r 是原点到直线上最近点的距离(其他人可能把这记录为 ρ,下面也可以把 r 看成参数 ρ),θ
是 x 轴与连接原点和最近点直线之间的夹角。如下图所示。
因此,可以将图像的每一条直线与一对参数(r,θ)相关联。这个参数(r,θ)平面有时被称为霍夫空
间,用于二维直线的集合。
对于任意两点的直线方程: ,构造一个参数 的平面,从
而有如下结论:
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