与图像不匹配的霍夫累加器的说明

Question

我对 Octave 上的图像处理和霍夫变换很感兴趣，但结果不是预期的。 这是我的边缘图像： 这是我的霍夫累加器（x 轴是角度，y 轴是半径）： 我觉得我错过了水平条纹，但 0/180 角度值的累加器中没有局部最大值。

另外，对于垂直条纹，半径的值应该等于边缘图像的 x 值，但是 r 的值非常高：

exp：图像左侧的第一条垂直线有一个方程 x=20(approx) -> r.r = x.x + y.y -> r=x -> r=20

检测到的整体结果线与边缘完全不匹配：

• 检测到最大值的蓄能器：
• 结果行：

如您所见，累加器的最大值已令人满意地检测到，但结果线的半径值太高且缺少 theta 值。

看起来霍夫变换累加器与图像不对应......

谁能帮我弄清楚为什么以及如何纠正它？ 这是我的代码：

function [r, theta] = findScratches (img, edge)

hough = houghtf(edge,"line", pi*[0:360]/180);
threshHough = hough>.5*max(hough(:));

[r, theta] = find(threshHough>0);

%deg to rad for the trig functions
theta = theta/180*pi; 
%according to octave doc r range is 2*diagonal 
%-> bring it down to 1*diagonal or all lines are out of the picture
r = r/2;

%coefficients of the line y=ax+b
a = -cos(theta)./sin(theta);
b = r./sin(theta);

x = 1:size(img,2);
y = a * x + b;


figure(1)
imagesc(edge);
colormap gray;
hold on;
for i=1:size(y,1)
axis ij;
plot(y(i,:),x,'r','linewidth',1);
end
hold off;

endfunction

提前谢谢你。

Answer 1

您绝对是在正确的轨道上。在寻找热点之前模糊累加器图像会有所帮助。另外，为什么不在霍夫变换之前快速腐蚀和膨胀？

Answer 2

我遇到了同样的问题 - 检测到的线具有正确的斜率，但发生了偏移。问题是find(threshHough>0) 函数调用返回的r 在[0,2*diag] 的区间内，而霍夫变换使用r 的值从[-diag,diag] 的区间运行。因此，如果您更改线路

r=r/2

到

r=r-size(hough,1)/2

你会得到正确的偏移量。

Answer 3

让我们定义一个角度向量（以弧度为单位）： 角度=pi*[0:360]/180

你不应该做这个操作：theta = theta/180*pi。

将其替换为：theta = Angles(theta)，其中 theta 是索引

Answer 4

上面有人评论建议将 r 调整为 -diag 到 +diag 范围

r=r-size(hough,1)/2

这对我来说效果很好。然而，另一个区别是我使用默认角度来计算角度 -90 到 +90 的 Hough 变换。向量中的 theta 范围是 +1 到 +181。所以需要调整-91，然后转换成弧度。

theta = (theta-91)*pi/180;

以上 2 处更改后，其余代码正常。