グリッドのような構造を検出するためのハフ変換の代替

私はグリッド形状を形成する複数の「角度」で構成される画像を持っています：

いくつかの検索の後、ハフは行の区切りに悩まされていないため、ぴったりのように見えました。ただし、私が抱えている問題は、線が「太っている」ことであり、実行するエッジ検出（この場合はCanny）は、中央ではなく線のエッジを選択します。

これは、ハフ変換が、中央ではなくグリッド線の「側面」の一方（または両方）を選択することを意味します。

私が探しているもの（このグリッドのような形状、常にほぼ同じ方向）を知っているので、「エッジ検出」部分を実行して中心線を与えるより良い方法がありますか、または探しているべきですか？全く異なる方法で？

この場合、ハフ変換は確かにグリッドの取得に役立ちます。行を「細く」するには、スケルトン化の操作を検討する必要があります。

これにより、次のような画像が生成されます。

スケルトン化の動作方法により、グリッドとは無関係に見えるいくつかのラインが生成されますが、これらの「誤った」方向へのラインは、（少なくとも特定の画像では）ハフ変換のライン検出を混乱させるほど多くありません多すぎると、明確に異なる方向にある2つの主要なラインセットが選択されます。（HT出力は次のようになります。）

MATLABを使用している場合は、このヘルプページを確認してください。

ハフの代替変換は（ラドン変換であろう1、2）。グリッドのような構造を検出するアルゴリズムの大まかな説明は、次のようになります。

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.

編集：

手順1-3を説明する小さなmatlabスニペットを次に示します。

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))

コメントからあなたの質問に答えるために：あなたが提供した1つの例の画像から、この方法は検出されたグリッドの小さな欠陥に対してより堅牢であるように見えます。スケルトンが直線を生成することはめったにありませんが、これは後続のハフ変換にとって不利な場合があります。