[发明专利]一种基于动态阈值区间的Hough变换直线检测方法

权利要求书

1.一种基于动态阈值区间的Hough变换直线检测方法，其特征在于包含以下几个步骤：

(1) 基于邻接关系的聚类顺序存储;

(2)基于Hough变换的阈值区间构建; 

(3) 采用动态采样的直线检测，针对某一段像素数组，进行动态直线检测；

(4) 直线拼接；

(5) 结束。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤（1）中：

    图像细化之后输出单像素线宽的骨架线，骨架线上任一像素点的8邻域内最多只有两个相邻像素点；

本算法按照像素邻接关系进行聚类，将聚类后的一类像素位置信息(行位置x, 列位置y) 顺序地存储到一段像素数组中。

3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，步骤(2) 基于Hough变换的阈值区间构建，分为以下几步：

                                                  针对一段像素数组中的m个相邻像素，根据公式在Hough 变换域中对θ取0,1,…,179等采样值，计算正弦曲线的采样点(θ, ρ)；

   针对M (初始值M = m)条正弦曲线，一个θ值将对应M个ρ值，计算M个ρ值的范围区间[ρ_l，ρ_u] ( ρ_l为下界值， ρ_u为上界值)，设定该ρ值区间长度为L_ρ；

   针对所有采样角度θ，分别计算L_ρ，并寻找最小长度L_ρ1的ρ₁值区间[ρ_l1，ρ_u1]，记录对应角度为θ₁；再计算相邻角度的ρ值区间，寻找次短长度L_ρ2的ρ₂值区间[ρ_l2，ρ_u2]；

   判断区间[ρ_l1，ρ_u1]与[ρ_l2，ρ_u2]是否重叠，若不重叠，则将有二者之间的间隔区间构成为阈值区间[ρ_{l_θ}，ρ_{u_θ}]，阈值区间构建结束；若二者重叠，则分为M个点中存在噪声点或m个点不在同一条直线上两个情况进行考虑，转处理；

   先考虑M个点中存在噪声点的情况，计算ρ₁与ρ₂区间中的边界点和ρ₁与ρ₂区间重心的距离，大值者对应为噪声点，将该点所对应正弦曲线去掉；

设置M = M － 1，若M < [m/2] 则 认为 m个点不在同一条直线上，重新选取m个点进行阈值区间构建；否则，转循环处理。