如何用Hough变换在Matlab中实现道路直线检测及图像检测？

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1+内容介绍+随着感知技术和计算机技术的飞速发展，感知图像的采集和变化越来越容易，感知图像中的物体特征识别及检测变得尤为重要，直线是图像中物体基本特征之一，研究图像中直线特征具有重要意义。

1 内容介绍

​随着遥感技术和计算机技术的飞速发展,遥感图像的采集变得越来越容易,遥感图像中的物体特征识别及检测变得越来越重要,直线是图像中物体基本的特征之一,研究图像中直线的检测算法对计算机视觉和模式识别具有重要意义.遥感图像中的直线道路信息是遥感图像分析中非常重要的地理信息,因此研究关于直线道路检测的算法已经成为国内外遥感领域的重点.Hough变换作为直线特征提取的比较典型的算法,已经在许多应用系统中获得很好的应用.Hough变换实质上是把数字图像空间中有一定关系的像素点进行聚类,具有很好的鲁棒性,可以很好的解决直线特征提取的问题.​​

2 仿真代码

function ImageStretch = graystretch(IMG)

[M,N,nDims]=size(IMG);

Image=im2double(IMG);

% 获取图像的尺寸和波段数

ImageStretch=Image;

for i=1:nDims % 对每个波段依次进行灰度拉伸

Sp=Image(:,:,i);

MaxDN=max(max(Sp));

MinDN=min(min(Sp));

Sp=(Sp-MinDN)/(MaxDN-MinDN); % 灰度拉伸公式

ImageStretch(:,:,i)=Sp;

end

3 运行结果

4 参考文献

[1]王诗旋, 贺新升, 张荣辉,等. 基于Matlab和优化Hough变换的高速公路车道线检测方法[J]. 科技资讯, 2011.

[2]李陆. 移动机器人视觉导航中的道路检测技术研究[D]. 重庆大学.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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