Альтернативы преобразованию Хафа для обнаружения решетчатой ​​структуры

У меня есть изображение, которое состоит из нескольких «углов», которые образуют форму сетки:

После некоторого поиска Hough показался мне подходящим, потому что его не беспокоили разрывы в строках. Однако проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что мои линии «жирные», и любое обнаружение краев, которое я запускаю (в данном случае Canny), выделяет края линии, а не середину:

Это означает, что преобразование Хафа заканчивается выделением одной (или обеих) «сторон» линий сетки, а не середины.

Учитывая, что я знаю, что я ищу (эта сетчатая форма, всегда примерно одинаковой ориентации), есть ли лучший способ выполнить часть «Обнаружение края», чтобы дать мне центральные линии, или я должен искать на совершенно другой метод?

Преобразование Хафа действительно помогло бы в этом. Чтобы «утончить» линии, вы можете рассмотреть операцию скелетонизации

Это создаст изображение, подобное этому:

Из-за способа, которым работает скелетонизация, он все равно будет создавать некоторые линии, которые будут казаться не относящимися к сетке, но эти линии в направлении «ошибочных» направлений не так уж много (по крайней мере на данном изображении), чтобы запутать обнаружение линий преобразования Хафа слишком много, и он четко выберет два основных набора линий в разных направлениях. (Вот как выглядит вывод HT:)

Если вы используете MATLAB, вы можете проверить эту страницу справки

Альтернативой преобразованию Хафа будет преобразование Радона ( 1 , 2 ). Грубое описание алгоритма для обнаружения решетчатой ​​структуры может выглядеть следующим образом:

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.

РЕДАКТИРОВАТЬ :

Вот небольшой фрагмент кода Matlab для иллюстрации шага 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))

Чтобы ответить на ваш вопрос из комментариев: Мне показалось, что из одного примера, который вы предоставили, этот метод более устойчив к мелким дефектам в обнаруженной сетке. Скелеты редко дают прямые линии, что может быть недостатком для последующего преобразования Хафа.