边缘检测与 Hough 变换 实验目的：写一段代码实现一幅图像，其中分为以下两个步骤 1. 使用 Matlab 中的 canny 算子进行边缘检测，可以让使用者交互式的输入不同的 Sigma 的值实现边缘检测。 2. 运用 Hough 变换来找到最突出的边缘，在图像中找到并画出最长的直线。 实验原理： canny 算子边缘检测的基本原理是：采用二维高斯函数的任一方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像 f（x，y）卷积进行滤波，然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。 Canny 边缘检测算子是一种最优边缘检测算子。其实现步骤如下： 1） 用高斯滤波器平滑图像 2） 计算滤波后图像梯度的幅值和方向 3） 对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找出图像梯度中的局部极大值点，把其他非局部极大值置零，以得到细化的边缘； 4） 再用双阈值算法检测和连接边缘； 使用 canny 算子的 edge 函数调用格式为 BW=edge(I,＇canny＇); BW=edge(I,＇canny＇,thresh,sigma); BW=edge(I,＇canny＇,thresh); [BW,threshold]=edge(I,＇canny＇,…); 2.Hough 变换时最常用的直线提取方法，它的基本思想是：将直线上每一个数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线，利用共线的数据点对应的参数曲线相交于参数空间中一点的关系，使得直线提取问题转化为计数问题。Hough 变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。 Hough 检测直线的 Matlab 实现：在 Matlab 图像处理工具箱中提供了3 个与Hough 变换有关的函数，分别为 hough 函数，houghpeaks 函数和 houghlines函数。 hough 函数的调用格式为[H，theta,rho]=hough(BW);其中 BW 为二值图像，H 为 Hough 变换矩阵，theta 为变换轴间隔θ,rho 为元素个数。 Houghpeaks 函数是用来提取Hough 变换后参数平面上的峰值点。其调用格式为 peaks=houghpeaks(H,numpeaks),其中，H 为 Hough 函数的输出，参数平面的技术结果矩阵，参数 numpeaks 为指定要提取的峰值数目，默认值为 1；输出参数 peaks 为 Q*2 维峰值位置矩阵，其中 Q 为提取的峰值数目，peaks的第 q 行分别存储第 q 个峰值的行和列坐标。 Hough 函数用于在图像中提取参数平面上的峰值点对应的直线。其调用格式为 lines=houghlines(BW,theta,rho,peaks) Lines=houghlines(…,param1,val1,param2,val2) 其中，BW 与 Hough 函数的 BW 相同，为二值图象。...
