Hough变换的原理：

将图像从图像空间变换至參数空间。变换公式例如以下：

变换以后，图像空间与參数空间存在下面关系：

图像空间中的一点在參数空间是一条曲线，而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线。

以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測。

close all;clear all;I  = imread('scratch.tif');figure;subplot(1,3,1);imshow(I);BW = edge(I,'canny');%Canny方法提取图像边界。返回二值图像(边界1,否则0)[H,T,R] = hough(BW);%计算二值图像的标准霍夫变换。H为霍夫变换矩阵，I,R为计算霍夫变换的角度和半径值subplot(1,3,2);imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');%hough变换的图像xlabel('\theta'), ylabel('\rho');axis on,axis square,hold on;P  = houghpeaks(H,3);%提取3个极值点x = T(P(:,2)); y = R(P(:,1));plot(x,y,'s','color','white');%标出极值点lines=houghlines(BW,T,R,P);%提取线段subplot(1,3,3);imshow(I), hold on;for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');%画出线段plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');%起点plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');%终点end