Các lựa chọn thay thế cho biến đổi Hough để phát hiện cấu trúc giống như lưới

Tôi có một hình ảnh bao gồm nhiều "góc" tạo thành hình dạng lưới:

Sau một số tìm kiếm, Hough có vẻ phù hợp, bởi vì nó không gặp rắc rối bởi các ngắt dòng. Tuy nhiên, vấn đề tôi gặp phải là các dòng của tôi là 'béo' và bất kỳ phát hiện cạnh nào tôi chạy (Canny trong trường hợp này), chọn ra các cạnh của dòng, chứ không phải ở giữa:

Điều này có nghĩa là biến đổi Hough kết thúc bằng cách chọn ra một (hoặc cả hai) 'bên' của các đường lưới của tôi chứ không phải ở giữa.

Cho rằng tôi biết những gì tôi đang tìm kiếm (hình dạng giống như lưới này, luôn theo cùng một hướng), có cách nào tốt hơn để thực hiện phần 'phát hiện cạnh' để đưa cho tôi các đường trung tâm, hoặc tôi nên tìm kiếm tại một phương pháp hoàn toàn khác nhau?

Biến đổi Hough thực sự sẽ giúp lấy lưới trong trường hợp này. Để "làm mỏng" các dòng, bạn có thể muốn xem xét hoạt động của Skeletonization

Điều đó sẽ tạo ra một hình ảnh như thế này:

Do cách hoạt động của bộ xương, nó vẫn sẽ tạo ra một số dòng có vẻ không liên quan đến lưới nhưng những dòng này hướng về các hướng "sai" không phải là nhiều (ít nhất là trong hình ảnh đã cho) gây nhầm lẫn cho việc phát hiện dòng của Hough Transform quá nhiều và rõ ràng nó sẽ chọn hai bộ dòng chính ở các hướng khác nhau. (Đây là cách đầu ra HT trông như thế nào :)

Nếu bạn đang sử dụng MATLAB, bạn có thể muốn kiểm tra trang trợ giúp này

Một thay thế cho Biến đổi Hough sẽ là Biến đổi Radon ( 1 , 2 ). Một mô tả sơ bộ về thuật toán để phát hiện cấu trúc giống như lưới có thể trông như thế này:

1. Perform Radon Transform from 0 to 180 degrees.
2. Find the two highest maxima in the angle bins.
3. For the two angles with maximal amplitude find the local maxima within the bin.
4. You can use the constraint that the maxima should have even spacing to deal with outliers.

CHỈNH SỬA :

Dưới đây là đoạn trích matlab nhỏ để minh họa bước 1-3:

im = imread('grid.png');
[R, xp] = radon(im, 0:180);
imagesc(0:180, xp, R)

plot(max(R)) % the two maxima are at 65 & 117 degrees

plot(R(:, 65))

plot(R(:,117))

Để trả lời câu hỏi của bạn từ các bình luận: Tôi xuất hiện từ một hình ảnh ví dụ mà bạn cung cấp, phương pháp này mạnh mẽ hơn trước các khiếm khuyết nhỏ trong lưới được phát hiện. Bộ xương sẽ hiếm khi tạo ra các đường thẳng có thể là một bất lợi cho Biến đổi Hough tiếp theo.