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Este ejemplo muestra cómo utilizar la transformación Radón para detectar líneas en una imagen. La transformación Radon está estrechamente relacionada con una operación de visión artificial común conocida como la transformación Hough. Puede utilizar la función para implementar una forma de la transformación Hough utilizada para detectar líneas rectas.radon
Lea una imagen en el espacio de trabajo. Conviértalo en una imagen en escala de grises.
I = fitsread('solarspectra.fts'); I = rescale(I);
Muestre la imagen original.
figure imshow(I) title('Original Image')
Calcular una imagen de borde binario mediante la función.edge
Mostrar la imagen binaria devuelta por la función.edge
BW = edge(I); figure imshow(BW) title('Edges of Original Image')
Calcule la transformación de radón de la imagen, utilizando la función, y muestre la transformación.radon
Las ubicaciones de los picos de la transformación corresponden a las ubicaciones de las líneas rectas de la imagen original.
theta = 0:179; [R,xp] = radon(BW,theta);
Muestra el resultado de la transformación de radón.
figure imagesc(theta, xp, R); colormap(hot); xlabel('\theta (degrees)'); ylabel('x^{\prime} (pixels from center)'); title('R_{\theta} (x^{\prime})'); colorbar
El pico más fuerte en corresponde aR
Para visualizar este pico en la figura original, busque el centro de la imagen, indicado por la cruz azul superpuesta en la imagen de abajo. La línea discontinua roja es la línea radial que pasa a través del centro en un ángulo
Para interpretar aún más la transformación del radón, examine los siguientes cuatro picos más fuertes en .R
Dos picos fuertes en se encuentran enR
Otros dos picos fuertes se encuentran cerca del centro de .R
Estos picos se encuentran en R
Las líneas más débiles de la imagen se relacionan con los picos más débiles en .R