直线通常对应重要的边缘信息，直线提取是计算机视觉中一项非常重要的技术。例如车辆自动驾驶技术中道路的提取需要有效地提取直的道路边缘，也就是提取获取的图像中的直线；而航空照片分析中，直线更是对应于重要的人造目标的边缘。因此把直线单独提取抽出来研究很有意义。而且，由于直线具有不同于一般曲线的特征，因此其提取方法也与一般的边缘检测方法不同。
Hough变换是对二值图像进行直线检测的有效方法，其实质是对图像进行坐标变换，将图像空间的点映射到参数空间，使变换后的结果便于检测和识别。如图2-54所示，图像空间的一条直线l可由式（2-30）所示的参数方程表示：
ρ=xcosθ+ysinθ （2-30）
图2-54 Hough变换原理示意图
其中，ρ为坐标原点O到直线l的距离，θ为坐标原点到直线l的垂线与x轴正方向的夹角。根据（2-30）式可将图像空间中的任意一点（x，y）转换到以ρ，θ为坐标轴的参数空间。Hough变换具有如下性质。
➢在图像空间中直角坐标系下的一个点映射为在参数空间极坐标系下的一条曲线。
➢在图像空间中直角坐标系下的一条直线映射为在参数空间极坐标系下的一族有公共交点的曲线。
➢在参数空间中极坐标系下的一个点对应图像空间直角坐标系下的一条直线。(www.xing528.com)
Hough变换采用参数方程表示直线比起用（k，c）（斜率和截距）表示的方法，解决了与y轴平行直线斜率无法表示的困难。
基于Hough变换检测数字图像中的直线的步骤可以概括如下。
1）在ρ、θ合适的最大值和最小值之间建立一个离散的参数空间。
2）建立一个累加器A（ρ，θ），并置每个元素为0。
3）对二值图像的每一个非零点作Hough变换，并算出该点在ρ-θ空间上的对应曲线，并对相应的累加器加1，即：
4)找出对应图像平面共线点的累加器上的局部极大值，这个值所在点的位置参数便是所要检测直线的参数。
由Hough变换的性质及实现步骤可知，基于Hough变换检测直线具有抗干扰性好、容错性强的优点；但也存在运算量大、占用内存多的不足。
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