Hough变换的原理：
将图像从图像空间变换至參数空间。变换公式例如以下：
变换以后，图像空间与參数空间存在下面关系：
图像空间中的一点在參数空间是一条曲线，而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线。
以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測。
close all;
clear all;
I = imread('scratch.tif');
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(I);
BW = edge(I,'canny');%Canny方法提取图像边界。返回二值图像(边界1,否则0)
[H,T,R] = hough(BW);%计算二值图像的标准霍夫变换。H为霍夫变换矩阵，I,R为计算霍夫变换的角度和半径值
subplot(1,3,2);
imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');%hough变换的图像
xlabel(' heta'), ylabel('
ho');
axis on,axis square,hold on;
P = houghpeaks(H,3);%提取3个极值点
x = T(P(:,2));
y = R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');%标出极值点
lines=houghlines(BW,T,R,P);%提取线段
subplot(1,3,3);
imshow(I), hold on;
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');%画出线段
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');%起点
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');%终点
end
