关于图像分割和hough变换（19_02_12学习进度）

关于hough变换边界连接的matlab实现

matlab提供了三个函数用于Hough变换连接边界，使用Hough函数可以对图像进行Hough变换，将直角坐标系变为极坐标，然后对极坐标尽心修正

之后使用houghpeak函数对图像进行峰值检测，检测出密集的交点

最后使用houghline函数对图像进行直线的连接

Hough变换的函数为Hough函数，调用方式为：

[H,theta,rho]=hough(BW,param1,val1,param2,val2)

其中，输入BW为已经经过边缘检测的二值图像。
param1是【ThetaResolution】参数，他代表角度θ的分辨率。
val1是param1的参数值，其默认数值是1。
param2是【RhoResolution】参数，它表示长度r的分辨率。
val2是param2的参数值，其默认数值是2。
函数返回矩阵H是经过Hough变换后r，θ坐标平面的图像；theta和rho反别表示r和θ轴，theta的范围是【-90，89】，它表示与垂直向下方向的夹角

hough函数的使用：

X=zeros(200,200);
X(50,50)=1;
X(150,150)=1;
X(50,150)=1;
X(150,50)=1;
X(100,100)=1;
X=im2bw(X);
[H,T,R]=hough(X,‘ThetaResolution’,1,‘RhoResolution’,10);
imshow(X,‘Border’,‘tight’),figure;
imshow(H,[],‘XData’,T,‘Ydata’,R,‘InitialMagnification’,‘fit’);
axis on,axis normal;

原始图中设置了5各像素点，分别对应r，θ坐标平面的5条曲线，这五个点五成六条直线，水平方向的两条直线分别对应θ为-90°的两个点，垂直方向的两条直线对应θ为0°的两个点，两条斜线向直线由3分像素点连成，分别对应θ为±45°的最亮的一个点。

matlab进行峰值检测的函数为houghpeaks函数

调用方式为：

peaks=houghpeaks(H,numpeaks,param1,val1,param2,val2);

其中，函数输入H为Hought变换得到的H矩阵，他表示r，θ坐标的平面的图像。
numpeaks表示需要检测的峰值的数目。
param1为【Threshold】参数，它表示峰值的阈值，其默认数值为0.5*max(H(：))。
param2为【HNoodSize】参数，形式为[m,n]，它表示以r，θ为坐标的若干峰值的坐标向量。

matlab进行线段连接的函数为houghlines函数

调用方式为：

line=houghlines(BW,theta,rho,peaks,param1,val1,param2,val2)

其中，函数输入BW是Hough变换前的二值图像。
theta、rho为Hough函数的到的r和θ轴。
peaks为由houghpeaks函数得到的峰值点坐标向量，
param1为【FillGap】参数，表示组成直线的成分之间可以有几个像素的空缺。
param2为【MinLength】参数，表示直线的长度至少需要多少个像素，长度小于该数值的实现都被忽略，
函数返回值lines为一个结构体向量，其向量长度为函数得到的直线段的数目，每个结构体都有四个域，分别是：
point1（直线段起点直角坐标系坐标）
point2（直线段终点直角坐标系坐标）
theta（直线段极坐标系r）
rho（直线段极坐标系θ）

上述三个函数中共有
【ThetaResolution】【RhoResolution】【numpeaks】【Threshold】【NHoodSize】【FillGap】【MinLength】
七个参数可设置，作用于能够hough变换得到理想的直线

关于Hough变换的理论部分已经基本完成，之后将尝试使用matlab尝试各个参数的使用