Radon变换用于直线检测的MATLAB代码（nscradon）：Radon变换检测直线时的MATLAB脚本。

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简介：
该存储库提供了用于检测针状晶体图像上直线条纹的 Radon 变换的 MATLAB 代码。其中包含一系列 MATLAB 函数以及一个演示脚本，旨在用于监控晶体的生长过程。相关结果和详细说明可以在[1]中查阅。如果您利用此代码进行研究工作，请务必参考该出版物。该方法基于 MATLAB 并经过一系列改进，旨在提升其处理包含大量线段的图像时的性能和质量。主要改进包括：首先，将输入图像分割成多个区域（通过使用 `bwlabel()` 函数实现），然后分别对这些区域进行处理；其次，采用高斯模糊去除“基线”，从而在 Rho/Tau 空间中更有效地进行峰值检测；最后，可以对算法进行微调以适应特定需求。该方法的主要功能是 `getlinesforbw.m`，它以二进制图像作为主要输入参数，并返回一个包含检测到的直线条纹的结构数组。您还可以通过提供带有参数的结构体作为第二个输入参数来进一步控制算法的行为，例如参考 `demo.m` 文件获取更多信息。需要注意的是，调整某些参数（例如 `theta_step`）可能会显著增加计算时间；因此，建议采用如 DoE 方法等优化技术来调整这些参数。这些脚本依赖于“图像处理工具箱”。参考吴健X、谢尔盖（SergeyV）、詹森（Jensen）、琳达（LindaG.）；拉德斯，托马斯；安妮特·穆勒兹（Müllertz）；JutanRa 的研究成果。

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基于Radon变换的直线检测-MATLAB代码(nscradon)

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本项目提供了一套利用Radon变换进行直线检测的MATLAB实现方案（nscradon），适用于图像处理与计算机视觉领域的直线识别，具有高效准确的特点。该存储库包含一些MATLAB函数及一个演示脚本，用于检测图像中的针状晶体以监控其生长情况。相关方法的详细结果与描述可以在文献[1]中找到。若使用此代码进行研究，请参考上述出版物。这种方法基于MATLAB，并经过改进以便于处理含有大量线段的复杂图像，提升了性能和质量。主要改进包括： - 将输入图像分割成多个部分（利用bwlabel()函数），对每个部分分别进行独立处理。 - 使用高斯模糊滤除“基线”，使得在Rho/Tau空间中能够更准确地检测到峰值。此外，该方法允许用户根据具体需求调整算法的参数。主要功能是getlinesforbw.m文件，它以二进制图像作为输入，并返回包含已识别线条信息的结构数组。同时也可以通过传递带有特定参数设置的结构体来调用此函数（详见demo.m脚本获取更多详细说明）。需要注意的是，调整某些关键参数如theta_step可能会增加计算所需的时间。因此建议使用DoE方法等技术优化这些参数配置以达到最佳效果。以上所有功能实现均依赖于MATLAB中的“图像处理工具箱”。

基于Radon变换的直线检测方法

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本研究提出了一种改进的Radon变换算法，用于增强图像处理中直线特征的检测精度和效率，适用于复杂背景下的边缘提取。 Radon变换是图像处理领域中的一个重要数学工具，主要用于检测图像中的直线特征。它基于投影的概念，在所有可能的方向上对图像进行积分，生成一系列的投影曲线，这些曲线包含了有关图像中直线的信息。在MATLAB中，可以使用内置的`radon`函数来实现这一过程。 1. **Radon变换的基本原理** Radon变换由John Radon于1917年提出，它将二维图像转换为一维投影，即沿着不同方向上的积分结果。对于每个角度，Radon变换计算了图象沿该角度的所有直线上的像素值之和。这可以看作是图象在特定方向上的“阴影”或“轮廓”。 2. **MATLAB中的`radon`函数** MATLAB提供了`radon`函数来执行Radon变换。其基本语法为 `[R,theta] = radon(I,angles)`，其中 `I` 是输入图像，`R` 代表得到的投影数据，而 `theta` 则是对应的投影角度值。默认情况下，该函数会使用所有可能的角度（从0度到180度）。 3. **直线检测** 在图象中，直线对应于Radon变换曲线上的峰值点。通过寻找这些峰值位置可以识别出图像中的直线。峰值的位置反映了直线的斜率信息，而其高度则表示了该直线上像素强度的大小。 4. **反向Radon变换** 一旦获得了Radon变换的结果，可以通过使用`iradon`函数进行逆变换来恢复投影数据为图象形式，并借此突出显示或提取图像中的直线特征。 5. **应用实例** 在处理程序中可能会包含以下步骤： - 读取输入的图像。 - 使用 `radon` 函数执行转换操作，得到一系列投影曲线。 - 分析这些曲线以找到峰值点来确定直线的存在及其参数信息。 - 可能会使用滤波或阈值技术增强识别效果。 - 最后利用 `iradon` 进行反向变换，并可视化最终结果。 6. **优化与改进** 实际应用中，为了提高检测的效率和准确性，可以调整 `radon` 函数中的参数设置（例如减少采样角度或自定义角度范围），或者对投影数据进行平滑处理。此外还可以结合其他图像处理技术如边缘检测、Hough变换等来进一步增强直线识别的效果。 Radon变换是一种强大的工具，在医学成像、安全监控和工业检查等领域中用于检测直线和边缘特征。通过MATLAB的 `radon` 函数，可以方便地执行这一过程，并结合后续处理步骤提取并分析图像中的直线特性。

基于Radon变换的直线检测与展示

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本研究运用Radon变换进行图像中的直线检测，并提出了一种直观有效的直线展示方法，适用于多种应用场景。读入图片后，使用Radon变换进行直线检测，并将结果在图像上显示出来。

基于Radon变换的图像中不连续直线检测方法

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本研究提出了一种基于Radon变换的新方法，有效识别和定位图像中的不连续直线段，适用于多种复杂场景下的边缘检测与特征提取。 Radon变换在检测直线方面表现优异。与Hough变换不同的是，它并没有现成的函数可以调用。

MATLAB零基础入门：图像运算与变换（37）——Radon变换实现直线检测.zip

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本教程为《MATLAB零基础入门》系列之一，专注于通过Matlab实现Radon变换进行图像中的直线检测。适合初学者掌握图像处理的基础知识和技能。在图像处理领域，Radon变换是一种非常重要的工具，在直线检测方面表现出强大的能力。MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得我们能够轻松实现Radon变换。首先需要了解Radon变换的基本概念。Radon变换由John Radon于1917年提出，它将二维图像投影到不同的直线方向上形成一系列的投影曲线，这些曲线包含了原图像的所有信息。在数学表达式中，Radon变换可以表示为： \[ R(f)(\theta, s) = \int_{-\infty}^{+\infty} f(x, y)\delta(s - x\cos(\theta) - y\sin(\theta)) dx dy \] 其中\(R(f)(\theta, s)\)是图像f在角度θ和投影距离s处的投影值，δ为Dirac delta函数。使用MATLAB可以轻松实现Radon变换。例如： ```matlab img = imread(your_image_file.png); % 读取图像文件 radonImg = radon(img, [0:180]); % 执行Radon变换，角度范围从0到180度。 ``` 接下来，可以使用反Radon变换（即Back-projection）恢复原始图像或进行重建。MATLAB中的`iradon`函数用于此目的： ```matlab reconstructedImg = iradon(radonImg, filter, hann); % 使用Hann滤波器进行反向转换。 ``` 在直线检测中，通常寻找Radon变换结果的峰值点，这些峰值对应于图像中的直线。可以使用`findpeaks`函数找到这些峰值： ```matlab [peaks, locs] = findpeaks(radonImg(:)); % 找到所有峰值及其位置。 ``` 然后将这些参数（角度和强度）与原图结合，画出检测结果的图像： ```matlab imshow(img); hold on; for i=1:length(locs) plot(locs(i), peaks(i), r*); % 绘制每个峰值点 theta = locs(i)*pi/180; % 将角度转换为弧度。 x=-100:100; y=x.*sin(theta) + cos(theta); % 计算直线的y坐标，假设长度200像素。 plot(x, y, r); % 绘制每条检测到的直线 end hold off; ``` 通过以上步骤，在MATLAB中可以实现图像Radon变换、进行直线检测，并可视化结果。这对于初学者来说是一个很好的入门教程，帮助理解原理并掌握在MATLAB中的应用方法。实际使用时可能需要根据具体需求调整参数，例如改变角度分辨率或选择不同的滤波器等来优化性能。

线性Radon变换

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线性Radon变换是将空间中的直线参数化的一种数学工具，用于计算所有穿过图像中各点的直线积分。它在医学成像、特别是CT扫描技术中有重要应用，能够帮助重建体内结构的详细图像。线性Radon变换是图像处理领域中的一个重要概念，在滤波、压缩及图像分析等方面广泛应用。这个Fortran程序的实现旨在帮助理解和利用这种变换进行相关操作。 1917年，数学家Radon提出了线性Radon变换的概念，这是一种将二维图像投影到一维空间的方法。在图像处理中，它主要通过对图像进行积分投影来捕获全部信息。具体而言，该变换通过计算穿过每个像素点的所有直线的投影值（即“射线积”）来进行。在线性医学成像技术如计算机断层扫描(CT) 中，Radon变换占据核心地位。CT图像重建过程涉及逆Radon变换，即将从不同角度获取的一系列投影数据恢复为横截面图像。在此过程中，噪声滤波和图像质量提升均离不开线性Radon变换的作用。 Fortran因其高效的数值计算能力，在科学计算领域仍被广泛使用。此程序可能包括对二维数组（代表图像）进行线性Radon变换的函数及反变换功能，以将一维投影数据转换回二维图像。此外，该程序还可能包含滤波算法用于改善投影数据的质量。程序结构大致如下： 1. **输入处理**：读取灰度或RGB格式存储的图像。 2. **线性Radon变换**：遍历所有可能的直线对每个像素进行积分运算，并将结果存储在一维数组中。 3. **滤波操作**：在投影数据上应用特定的滤波器，例如傅立叶域中的平滑处理以减少噪声或增强特征。 4. **逆Radon变换**：利用一维投影数据通过反变换算法重构二维图像。 5. **输出处理**：将重建后的图像写入文件。程序源代码可能包含上述功能的实现。为了深入理解并使用该程序，需具备一定的Fortran编程基础、图像处理原理知识以及线性代数和傅立叶变换的知识背景。总之，线性Radon变换是医学成像中的基本工具，在滤波与压缩方面也有其价值。此Fortran程序为学习及研究这一技术提供了实际操作实例，并有助于提升在图像处理和数值计算方面的技能。

利用霍夫变换进行直线检测的MATLAB代码

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本简介提供了一段基于MATLAB编程环境实现的代码，用于演示如何使用霍夫变换技术来检测图像中的直线特征。此方法广泛应用于计算机视觉领域，特别适合处理边缘检测后的数据以识别特定方向和长度的线段结构。基于Hough变换的直线检测MATLAB代码，可以直接运行而无需额外配置。

基于MATLAB的霍夫变换图像直线检测代码

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本代码利用MATLAB实现霍夫变换进行图像中直线检测，适用于图像处理与分析领域。通过参数空间转换准确识别图中的直线结构。使用霍夫变换检测直线的MATLAB程序可以求出直线方程。

Hough变换直线检测-Matlab代码LineExtr：图像中的直线提取

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LineExtr是一款基于Matlab实现的Hough变换算法工具，专门用于从复杂背景中精确提取图像中的直线段。通过调整参数可优化不同场景下的直线检测效果。霍夫变换用于检测直线的MATLAB代码基于线支持区域的概念（Burns86），该方法首先识别包含具有相似梯度方向的连接像素的区域，然后根据线条的方向和中心位置推断这些区域的位置。主要区别在于我们使用结构张量来估计线条的方向，并利用霍夫变换确定其中心位置，这种方法计算速度快且对噪声有较强的鲁棒性。此算法在J.Yuan和AMCheriyadat的研究中有所应用，他们在不同空中场景下的建筑物计数研究（ACMSIGSPATIALGIS, 2014）。初始设置：要运行代码，请确保您的MATLAB安装了图像处理工具箱，并且已经正确配置了mex环境。在matlab提示符下输入`mex-setup`即可完成配置。用法： - 在命令行中编译C文件，这只需执行一次： `mex RgGrw.c` - 运行代码以从提供的测试图像中提取线条 ``` img = imread(./test.png); LineList = LineExtr(img,20,1); ```

在MATLAB代码中使用霍夫变换检测直线

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本文介绍了如何在MATLAB环境中利用霍夫变换进行图像处理中的直线检测。通过详细讲解和示例代码，读者能够掌握该算法的具体应用方法。利用霍夫变换检测直线。 function hough(x) [m,n] = size(x); % 获取图像大小 bw = edge(x, sobel); % 使用Sobel算子提取边缘 md = round(sqrt(m^2 + n^2)); % 计算网格的最大范围并取整 ma = 180; rutha = zeros(md, ma); ruthx = cell(1,1); % 原始单元数组，可以动态调整大小