边缘检测
边缘主要包括轮廓线边缘和纹理边缘
寻找图像中的边缘是为了找到变化非常强烈的相邻像素，例如从0-255或从255-0。
Robert算子(Robert operator)
I[i, j] : 图像中的像素值
通过高斯滤波器卷积图像，我们将得到
\[S[i,j]=G[i,j:\sigma]*I[i,j]
\]
\(\sigma\)是高斯分布。
使用以下公式创建一个过滤器：
\[P[i,j]=(S[i,j+1]-S[i,j]+S[i+1,j+1]-S[i+1,j])/2 \\
Q[i,j]=(S[i,j]-S[i+1,j]+S[i,j+1]-S[i+1,j+1])/2
\]
边缘像素
\[M[i,j]=\sqrt{P[i,j]^2+Q[i,j]^2}
\]
边缘像素的\(\theta\)
\[\theta[i,j] = arctan(Q[i,j], P[i,j])
\]
广义的霍夫（Hough）变换
在目标图像中寻找任何形状。
包含2个主要模型。
- 保留模板形状的细节。
- 搜索目标图像内的形状。
在创建一个形状之前，选择图像的中心点。
对于属于边缘的像素，将直线向中点拖动，并收集以下值。
GHT: R-Table
算法
1.找到目标图像的边缘，并收集梯度值grad（梯度方向）。
2.对于每个边缘像素，使用步骤1得到的值\(\theta\)（梯度方向）来搜索存储在R表中的值\(\alpha\)和r，这些值被储存在R-Table中。
3.对于在R-Table中搜索得到的\(\alpha\)和r的值，根据该值而不是公式中的a和r的值。
因此，当比例Scale和旋转值Rotate被改变时，旧的方程式将被改变为新的方程式，如下所示：
参考链接：
Find edges in 2-D grayscale image - MATLAB edge - MathWorks United Kingdom
