利用matlab进行图像检测直线提取VIP专享

Harbin Institute of Technology图像工程导论课程名称： 图像工程导论 设计题目：《图像检测：直线提取》 院 系： 班 级： 设 计 者： 学 号： 哈尔滨工业大学教务处图像工程导论任务书二〇一五年 柒月 哈尔滨工业大学课题详细描述：提取图像中所有长度>8,<80 像素的水平、垂直和对角直线。课题设计思路：读取图片后将其转化为灰度图后记为二值图像，对其进行边缘检测后通过霍夫变换检测直线，并将符合像素要求的水平、垂直和对角直线绘制在屏幕上。代码清单及注释 x=imread('D:2.jpg');%读取图片BW=rgb2gray(x);%转化为灰度图imshow(BW);thresh=[0.01,0.17];sigma=2; %定义高斯参数 f=edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);%canny 边缘检测figure,imshow(f);[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,'RhoResolution',10); %霍夫变换P=houghpeaks(H,400,'Threshold',80,'NHoodSize',[1,1]);lines=houghlines(f,T,R,P,'FillGap',1,'Minlength',8);for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2); Len(k)=len if ( len > 8& len < 80) %限定像素范围 plot(xy(:,1),-xy(:,2),'LineWidth',2,'color','Red'); %绘制图像 hold on; endend代码运行结果及自评所需处理的图片：处理结果：从图中可以看到本程序确是找到了满足要求的所有直线并将其呈现在了新的窗口中，完成了设计要求。实验中所遇到的问题及解决方法① 在调试中最开始就由于实际操作经验不足，遇到了代码错误、路径错误、图像失准等问题，在查阅相关资料以及咨询指导老师后问题便迎刃而解 了。② 本实验关于的降噪等图像处理方法多种多样，本实验组在不断的尝试与失败之后最终选择了如上所示 1 的方案来解决问题。③ 在开始实验测试时选取直线的精度以及准确性都不是很高，难免有遗漏，但是在多次修改参数以及方案后最终得到了较满意的结果。④ 实验初期由于经验不足、分工不明确导致合作效率低下、方案各有抵触，但是在多次沟通协商之后将实验方案和分工明确地确定了下来，使得合作更有了效果。心得与体会 ① 通过本次课题实验，我们深切的认识到了图像检测处理技术的深刻意义，亲身参加并体验到了图像工程乃至科学技术对于生活的广阔变革及便利的意义。 ② 在合作与沟通之中，我们体会到了高效率的分工合作对于生产科研的重大促进意义。③ 本次课题我们运用了多方面的知识，大范围地查阅资料、咨询达者，感受到了自己动手操作实践的乐趣、成功的喜悦以及多种方式学习的能力和方法。