2.7　直線段檢測

一般直線段檢測首先采用Canny邊緣檢測算子來獲得邊緣圖，然后應(yīng)用Hough變換可以用來檢測所有直線，這些線段可以通過邊緣像素數(shù)目、長度和隔離情況來分成線段。但是其效率較低，并且容易受紋理和噪聲的影響，具有以下兩個缺陷：第一，這樣的處理忽略了邊緣點的方向性，前面圓形Hough變換中就利用曲率信息來提高效率；第二，閾值的選取非常困難。

因此，在2008年，Rafael Grompone von Gioi等人提出了一種線性時間的直線段檢測算法，稱為LSD（Linear-Time Segment Detector）。其基本原理是利用圖像的梯度信息，若存在直線，則直線附近像素的梯度方向應(yīng)該類似，進而對梯度圖像采用區(qū)域增長算法獲得直線段區(qū)域，并且可以檢測直線段的寬度和長度等信息。

首先計算圖像梯度方向值，然后根據(jù)梯度方向值計算像素值的方向場（Level-Line，與梯度方向場垂直，實際上表示這個方向上像素值沒有太大變化，相當于邊緣方向），通過迭代的方法將區(qū)域擴大，每次迭代過程中將區(qū)域內(nèi)的點的像素值的方向進行平均，然后對其周圍位置的方向進行比較，將限定閾值內(nèi)的點增加到該區(qū)域中，其過程如圖2.33所示。這樣將圖像劃分成線支撐區(qū)域，每個區(qū)域中的聯(lián)通像素具有類似的梯度角度。然后，按照直線段的特征來擬合每個線支撐區(qū)域，直線圖特征可用圖2.34表示。

圖2.33　LSD直線段檢測對齊點的增長過程

圖2.34　采用矩形區(qū)域來刻畫直線段

在LSD中，以梯度幅度作為像素質(zhì)量，計算矩形區(qū)域的中心，第一個主軸作為矩形的長，長度和寬度覆蓋直線的支撐區(qū)域。圖2.35顯示的是一個用矩形區(qū)域模擬直線段的實際例子。圖2.35的左圖為實際圖像，中間圖為支撐區(qū)域，右圖為近似結(jié)果。

圖2.35　用矩形區(qū)域模擬直線段

最后一步，驗證滿足上述要求的線是否為直線段。通過在輸入圖像梯度圖的基礎(chǔ)上，保持處于水平線方向場中，如圖2.36所示。統(tǒng)計與擬合直線段矩形方向角度的誤差在內(nèi)的點數(shù)k，圖中k=4，并對矩形的長度l進行統(tǒng)計，若數(shù)目k和長度l都大于給定的閾值，則說明這樣的矩形區(qū)域確實是直線段；否則剔除。

圖2.36　直線段檢測示例

最終的直線段檢測算法可以表示為如圖2.37所示。該算法在計算機視覺領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用，例如，可以生成類似素描的圖像，從而進行草圖檢索等。此外，也有其余基于改進的標準Hough變換的直線段檢測方法，如D.Shi等提出的基于多層分數(shù)傅里葉變換的高級Hough變換。

圖2.37　LSD直線段檢測算法