MATLAB中的二进制图像标记与霍夫变换

Question

我有这个二进制图像：

我想标记位于同一行的像素 像这样：

我尝试了霍夫变换。但是，如您所见，它未能找到所有行。 有人知道吗？

Answer 1

霍夫对于这个应用程序应该很好。正如 Falimond 和 gfkri 建议的那样，对标准 Hough 技术进行一些参数调整会有所帮助。

一些想法：

1. 不计算霍夫投票，而是确定行密度。一旦你找到了许多候选线，确定每条线在图像中占据的最大像素数。 （通过中心的线比通过拐角附近点的线长。）将 bin 计数 [votes] 除以最大可能的线长度以产生线密度。然后按线密度过滤。当您遵循此技术时，您通常需要为密度和最小长度设置阈值——您不希望找到恰好是直线但与它们所属的线稍微倾斜的 8 像素片段。
2. 先放大图像；从外观上看，你可以扩张很多。当白色像素块膨胀时，沿着霍夫拟合线会有更高密度的点。膨胀后，您还可以对图像进行下采样（例如从 640x480 到 160x120）以减少必须处理的点数。 [您还可以应用高斯模糊来生成灰度图像。这将原始边缘点保持为最强峰。然后，您将在 Hough 累加器中使用加权强度值。]
3. 作为 (2) 膨胀的替代方法，对于图像中的每个 (x,y) 白色像素，也为所有相邻像素的累加器箱添加投票：(x-1,y-1), (x , y-1), . . . (x+1,y+1)。这可能是对您的代码的更快更改。
4. 降低角度分辨率。也就是说，如果您的 Hough 累加器使用 1 度角增量，请尝试 2​​ 度角增量。
5. 获取 (R,theta) 累加器图 - 您可以将其视为一种 2D 强度图像 - 并在识别峰值之前对其进行平滑处理。如果您倾向于得到两条几乎重叠的线，您可能只需要平滑，因为您认为应该是一条线的点分散在双峰丛中。

长话短说：正如 gfkri 建议的那样，通过降低有效分辨率来简化任务。考虑拟合 N 像素粗的霍夫线段而不是 1 像素的霍夫线。