Hough变换的原理：

将图像从图像空间变换至参数空间，变换公式如下：

变换以后，图像空间与参数空间存在以下关系：

图像空间中的一点在参数空间是一条曲线，而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线。

下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测。

close all;
clear all;
I  = imread('scratch.tif');
figure;
subplot(1,3,1);
imshow(I);
BW = edge(I,'canny');%Canny方法提取图像边界，返回二值图像(边界1,否则0)
[H,T,R] = hough(BW);%计算二值图像的标准霍夫变换，H为霍夫变换矩阵，I,R为计算霍夫变换的角度和半径值
subplot(1,3,2);
imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');%hough变换的图像
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on,axis square,hold on;
P  = houghpeaks(H,3);%提取3个极值点
x = T(P(:,2)); 
y = R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');%标出极值点
lines=houghlines(BW,T,R,P);%提取线段
subplot(1,3,3);
imshow(I), hold on;
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
 plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');%画出线段
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');%起点
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');%终点
end