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1，MATLAB的hough變換
2，hough什么意思
3，matlab中hough函數(shù)用法
4，什么是Hough變換
5，請教hough變換和 radon變換之間的區(qū)別
6，hough變換能檢測無規(guī)則的曲線嗎

1，MATLAB的hough變換

edge函數(shù)可以求canny邊緣 houghlines函數(shù)可以求直線信息

MATLAB的hough變換

2，hough什么意思

是哈弗變換嗎

霍夫

(四足獸后腳的)踝關節(jié)

hough什么意思

3，matlab中hough函數(shù)用法

image BW. [H, theta, rho] = hough(BW) [H, theta, rho] = hough(BW, ParameterName, ParameterValue)

matlab中hough函數(shù)用法

4，什么是Hough變換

Hough變換是一種使用表決原理的參數(shù)估計技術。其原理是利用圖像空間和Hough參數(shù)空間的點－線對偶性，把圖像空間中的檢測問題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。通過在參數(shù)空間里進行簡單的累加統(tǒng)計，然后在Hough參數(shù)空間尋找累加器峰值的方法檢測直線。Hough變換的實質(zhì)是將圖像空間內(nèi)具有一定關系的像元進行聚類，尋找能把這些像元用某一解析形式聯(lián)系起來的參數(shù)空間累積對應點。在參數(shù)空間不超過二維的情況下，這種變換有著理想的效果。

你你說的是什么意思說的

hough變換利用圖像空間和hough參數(shù)空間的點－線對偶性，把圖像空間中的檢測問題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。通過在參數(shù)空間里進行簡單的累加統(tǒng)計，然后在hough參數(shù)空間尋找累加器峰值的方法檢測直線。例如，圖1(a)中的九條線段對應于如圖1(b)所示的其hough參數(shù)空間的九個累加器峰值。圖1(b)中，hough參數(shù)空間的橫縱坐標分別為直線極坐標方程:ρ＝x×cos(θ) + y×sin(θ) 的兩個參數(shù)ρ和θ。九個峰值的ρ和θ值唯一的確定其對應線段所在直線的兩個參數(shù)。并且線段的長度決定坐標(ρ,θ)處的累加值的大小。

5，請教hough變換和 radon變換之間的區(qū)別

Radon 變換是平行束對圖像的線積分，根據(jù)各個角度得到的一系列投影值逆radon重建得到原始圖像。變換角度默認是逆時針。r=radon(im,30);得到的是一維數(shù)組，平行束與X軸夾角為30度時，距原點不同距離的投影線（平行束）上對圖像的線積分。[R,Xp] =。

一盞油燈，一部打字機，兩個男人，一串長長的名單。在第二次世界大戰(zhàn)的日子里，無數(shù)戰(zhàn)火與硝煙似乎讓太陽也失去了光芒，一層灰色的厚實的陰云下，一切的是是非非都已單薄得只剩下黑白兩色。如果說殺人和被殺已成為最主要的兩種生活狀態(tài)，那投機商人們就是兩者之間巧妙的平衡點。奧斯卡辛德勒就是其中的一個。他帶著一個皮箱，穿一身西服，戴一頂禮帽，別一個納粹胸針，從捷克農(nóng)村來到了大城市，他可能沒有受過什么良好的教育，但又有什么關系呢？戰(zhàn)爭的年代，一條三寸不爛之舌就是他最大的資本。一切仿佛都像預想的一樣順利地進行：混跡于社會名流，開廠，雇員，生產(chǎn)，順理成章的得到戰(zhàn)爭的財富。這座雇用了幾百廉價猶太人的五金工廠，讓他坐在舒服的辦公室里享受漁利。辛德勒的心似乎不會被彌漫的戰(zhàn)火影響，他在山上的生活永遠都有美酒，舒服的床鋪，體面的衣服，而山下的集中營里，只有無休止的殺戮、殺戮、殺戮。但一切都在這一天改變了。他到山腳下騎馬，遙望遠處黑壓壓的集中營——依舊是死氣沉沉的氣息——但正在他想轉(zhuǎn)身時，一抹紅色閃閃地滑進了他的眼簾。那是一抹怎樣的紅阿！它是一個五六歲小女孩衣服上的色彩，在無邊無盡的黑白灰的底色上，即使再不起眼，即使它在硝煙無休止的侵擾下已變得有些羸弱，即使它在緩緩流動的垂死掙扎的生命空殼中似乎隨時都有被淹沒……

6，hough變換能檢測無規(guī)則的曲線嗎

hough求助編輯百科名片國內(nèi)外對Hough變換的研究及應用動態(tài)：Hough變換于1962年由Paul Hough提出，并在美國作為專利被發(fā)表。它所實現(xiàn)的是一種從圖像空間到參數(shù)空間的映射關系。由于具有一些明顯優(yōu)點和可貴性質(zhì)，它引起了許多國內(nèi)外學者和工程技術人員的普遍關注。例如，由于其根據(jù)局部度量來計算全面描述參數(shù)，因而對于區(qū)域邊界被噪聲干擾或被其他目標遮蓋而引起邊界發(fā)生某些間斷的情況，它具有很好的容錯性和魯棒性。多年來，專家們對Hough變換的理論性質(zhì)和應用方法進行了深入而廣泛的研究, 并取得了許多有價值的成果。查看精彩圖冊目錄原理改進方法應用領域生物醫(yī)學自動化、機器人視覺空間技術、軍事防御辦公自動化不足之處翻譯展開原理改進方法應用領域生物醫(yī)學自動化、機器人視覺空間技術、軍事防御辦公自動化不足之處翻譯展開編輯本段原理被遮擋的柑橘圖像經(jīng)hough變換補償畫圓Hough變換是一種使用表決原理的參數(shù)估計技術。其原理是利用圖像空間和Hough參數(shù)空間的點－線對偶性，把圖像空間中的檢測問題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。通過在參數(shù)空間里進行簡單的累加統(tǒng)計，然后在Hough參數(shù)空間尋找累加器峰值的方法檢測直線。Hough變換的實質(zhì)是將圖像空間內(nèi)具有一定關系的像元進行聚類，尋找能把這些像元用某一解析形式聯(lián)系起來的參數(shù)空間累積對應點。在參數(shù)空間不超過二維的情況下，這種變換有著理想的效果。編輯本段改進方法　　Hough變換的實質(zhì)是將圖像空間內(nèi)具有一定關系的像元進行聚類，尋找能把這些像元用某一解析形式聯(lián)系起來的參數(shù)空間累積對應點。在參數(shù)空間不超過二維的情況下，這種變換有著理想的效果。但是，一旦參數(shù)空間增大，計算量便會急劇上升，同時耗費巨大的存儲空間，耗時也隨之猛增。就此，多年來國內(nèi)外眾多學者針對具體情況對常規(guī)Hough變換進行了多方面的探索，并提出了許多有價值的改進方法?！?　　1）擴展應用范圍，提出多種參數(shù)化的方法　　在早期的研究中，Hough變換由只檢測圖像中的直線擴展到檢測圓弧、二次曲線和任意曲線構(gòu)成的形狀；線條的參數(shù)化方法也由最初的截距型參數(shù)發(fā)展到斜率傾角和截距型參數(shù)、雙Hough空間型參數(shù)、以及檢測圓的圓心坐標、半徑型參數(shù)和檢測物體復雜形狀的基于模板的多維關鍵點參數(shù)等?！?　　2）提高實時性，提出多種減少計算量的方法　　針對Hough變換計算量大的不足，相繼提出了四分樹結(jié)構(gòu)的Hough變換、以梯度信息為引導的Hough變換、分層Hough變換、自適應Hough變換、快速自適應Hough變換、隨機Hough變換（RHT）等；對于高維Hough變換采用降維處理，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多采用動態(tài)量化空間等。　　3）增強抗干擾能力，提高檢測精度　　Hough變換提取精度問題始終受到普遍關注，例如Hough變換的離散化誤差、混疊干擾、抗噪聲干擾性能等。就此類問題的研究例如，Kiryati、Buckstein提出采用最佳Kaider窗函數(shù)對參數(shù)域進行平滑濾波以減少混疊誤差；Hunt、Nolte等人應用信號檢測理論對Hough變換的抗干擾性能和基于最大后驗概率的最佳算法進行了抗干擾性能比較，并指出了影響Hough變換抗干擾性能的原因?！?　　4）多種峰值檢測方法　　Hough變換中參數(shù)空間的峰值檢測是一個聚類檢測問題，閾值的選取是成功與否的關鍵所在。其中，一種方法是對圖像空間進行加權(quán)，以改變參數(shù)空間的峰值分布；一種方法是直接對參數(shù)空間進行極大值的搜索。編輯本段應用領域　　理論與實踐向來是形影不離，相輔相成，Hough變換之所以有如此長足的發(fā)展，主要原因還是在于實踐應用上的廣泛需求；而在實踐中所暴露出的不足又進而促進了它的發(fā)展，循環(huán)往復，就如同生命的演化?，F(xiàn)枚舉其主要應用領域如下：生物醫(yī)學Hough變換已被成功應用于基于人工智能的專家診斷系統(tǒng)；X射線人體照片和CT圖像的處理和判讀；光學顯微鏡和電子顯微鏡中的細胞核自動分析系統(tǒng)；從超聲波診斷中提取三維動脈特征，等等。自動化、機器人視覺Hough變換已被用于產(chǎn)品部件的自動監(jiān)視、缺陷診斷、生產(chǎn)過程的自動監(jiān)控、計算機輔助制造（CAM）等。例如基于Hough變換的機械零件檢測和定位系統(tǒng)；基于Hough變換采用直線、圓弧等作為基本特征的工業(yè)產(chǎn)品檢查系統(tǒng)?？臻g技術、軍事防御Hough變換已被用于運動目標軌跡的檢測與識別，高空偵察機、間諜衛(wèi)星和軍事雷達等目標自動識別系統(tǒng)的特征提取。例如應用Hough變換對戰(zhàn)斗機的外形特征進行提取和自動識別；應用Hough變換輔以信號檢測理論解決并行多運動目標的跟蹤問題。辦公自動化Hough變換在許多應用系統(tǒng)中得到了很好的應用。例如采用Hough變換進行英文字符特征提取并自動識別，其對印刷體字符識別率為99.6%，對手寫體字符的平均識別率也達到了86.9%，并已成功應用于郵政信件的自動分揀、文件處理等。　　由以上分析可見，Hough變換有著廣泛的關注程度以及良好的應用前景。在計算機視覺和自動目標識別系統(tǒng)中，Hough變換是一個用于邊緣線條特征提取的強有力工具。編輯本段不足之處　　本課題的研究內(nèi)容，如上所述，常規(guī)Hough變換雖然具有顯著的優(yōu)勢，但其不足也不容忽視，如不加改進，有時將會令人無所適從，例如檢測速度太慢，無法做到實時控制；精度不夠高，期望的信息檢測不到反而做出錯誤判斷，進而產(chǎn)生大量的冗余數(shù)據(jù)。就圓檢測而言，常規(guī)Hough變換的不足主要有以下幾點：　　1、參數(shù)由直線的兩個參數(shù)，即截距和斜率，上升到三個，即圓心坐標和半徑，每個點映射成參數(shù)空間的一個曲面，是一到多映射，因而計算量急劇增大；　　2、需占用大量內(nèi)存空間，耗時久、實時性差；　　3、現(xiàn)實中的圖像一般都受到外界噪聲的干擾，信噪比較低，此時常規(guī)Hough變換的性能將急劇下降，進行參數(shù)空間極大值的搜索時由于合適的閾值難以確定，往往出現(xiàn)“虛峰”和“漏檢”的問題。　　本課題針對以上問題展開。由于前人已做出相當?shù)呐Γ瑫r下，Hough變換的改進算法門類眾多，在此僅選擇一種相對主流的改進方向，即隨機Hough變換（RHT）加以深入研究，并與常規(guī)Hough變換相對比，進而分析它的性能特點。盡管RHT也存在明顯的缺陷，針對它也有許多改進算法，但由于時間精力有限，暫時無法得到最完美的效果，但是在檢測的圓比較少、邊緣提取效果比較好的情況下，該算法還是非常有效的。

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2，hough什么意思

3，matlab中hough函數(shù)用法

4，什么是Hough變換

5，請教hough變換和 radon變換之間的區(qū)別

6，hough變換能檢測無規(guī)則的曲線嗎

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hough，MATLAB的hough變換

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1，MATLAB的hough變換

2，hough什么意思

3，matlab中hough函數(shù)用法

4，什么是Hough變換

5，請教hough變換和 radon變換之間的區(qū)別

6，hough變換能檢測無規(guī)則的曲線嗎

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