为什么在霍夫变换之前使用Canny边缘检测代替Sobel / Prewitt边缘检测？

#1 楼

Canny Edge Detection被认为是比您提到的更好的（在False Alarm意义上）边缘检测。
这主要是由于以下两个步骤：


Non Maximum抑制-在其邻域中不占优势的边缘候选者不被视为边缘。
滞后过程-在沿候选者移动时，给定候选对象位于边缘附近，阈值较低。 />
这两个步骤减少了“假”边的数量，因此为诸如霍夫变换的进一步过程创造了更好的起点。

#2 楼

您关于霍夫变换（HT）需要应用于二进制图像的说法是不正确的。最初的HT确实是用这种方式制定的，尽管与此同时，不同的作者以多种方式扩展了HT，例如考虑每个图像像素的灰度值。因此，可以省略边缘检测的步骤。

与灰度值有关的引用摘自http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2014.2311160：


[23] F. O'Gorman和MB Clowes，“通过特征点的共线性找到图像边缘”，IEEE Trans。计算卷25号4，
第449–456页，1976年4月。

[24] J. Skingley和AJ Rye，“霍夫变换应用于SAR图像的细线检测，”模式识别。 Lett。，第一卷，第6号，
1，第61–67页，
1987年。

[25] C. Trayner，NJ Bailey和BR Haynes，“时间梯度霍夫
变换-通过运动速度限制对象识别，”
实时影像，第一卷6号2，第143–153页，2000年。