【图像检测】LSD直线检测【含Matlab源码 1697期】

⛄一、LSD直线提取算法简介

LSD算法由Grompone等2010年在结合Burns所提算法基础上提出，该算法结合图像梯度和方向信息提取直线，主要包括3部分。

1）生成直线支持区域：通过计算每个像素点的梯度，生成对应梯度场，将在一定阈值内且具有相同梯度的像素相连成为直线支持区域，如图1所示。

图1 LSD算法梯度场和直线支持域
2）直线支持区域的矩形拟合：对于每个直线支持区域我们可以观察它的最小外接矩形，矩形的主轴表示直线支持域的主轴方向，且矩形要覆盖整个区域，该最小外接矩形表示直线信息，如图2所示。

图2 直线支持域矩形拟合
3）直线确认：每个拟合的矩形都需要对应一个直线确认步骤，根据Helmholtz原则对拟合矩形进行判断[20]，验证该矩形区域是否可以作为直线提取。Helmholtz原则通过与一个假设的独立分布值为[0,2π]的噪声图相比较，判断是否为直线。在一个分辨率为m×n的图像中，可能出现（nm)5/2种直线支持域，直线支持域中像素总数为n,k为与拟合矩形同方向的像素总数，δ为一个确定的精度，直线区域的错误报警数QNFA定义如下

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