Alternatywy dla transformaty Hougha do wykrywania struktury podobnej do siatki

Mam obraz złożony z wielu „kątów”, które tworzą kształt siatki:

Po kilku poszukiwaniach Hough wyglądał na dobrze dopasowanego, ponieważ nie przeszkadzają mu przerwy w linii. Jednak mam problem z tym, że moje linie są „grube”, a każde wykrywanie krawędzi, które uruchamiam (w tym przypadku Canny), wykrywa krawędzie linii, a nie środek:

Oznacza to, że transformata Hougha wybiera jedną (lub obie) „boki” moich linii siatki, a nie środek.

Biorąc pod uwagę, że wiem, czego szukam (ten podobny do siatki kształt, zawsze w przybliżeniu tej samej orientacji), czy jest lepszy sposób na wykonanie części „wykrywanie krawędzi”, aby uzyskać linie środkowe, czy powinienem szukać przy zupełnie innej metodzie?

W tym przypadku Transformacja Hougha rzeczywiście pomogłaby w podniesieniu siatki. Aby „rozrzedzić” linie, możesz rozważyć operację szkieletowania

To dałoby obraz taki jak ten:

Ze względu na sposób, w jaki działa szkieletowanie, nadal będzie generować pewne linie, które wydają się nieistotne dla siatki, ale te linie w kierunku „błędnych” kierunków nie są tak liczne (przynajmniej na danym obrazie), że mylą wykrywanie linii transformaty Hougha za dużo i wyraźnie wybierze dwa główne zestawy linii w różnych kierunkach. (Oto jak wygląda wyjście HT:)

Jeśli korzystasz z MATLAB, możesz sprawdzić tę stronę pomocy

Alternatywą dla transformaty Hougha byłaby transformacja radonowa ( 1 , 2 ). Z grubsza opis algorytmu do wykrywania struktury podobnej do siatki mógłby wyglądać następująco:

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.

EDYCJA :

Oto mały fragment Matlaba ilustrujący krok 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))

Aby odpowiedzieć na twoje pytanie z komentarzy: Z jednego przykładowego obrazu, który podałeś, wydaje mi się, że ta metoda jest bardziej odporna na małe defekty w wykrytej siatce. Szkielety rzadko dają linie proste, co może być wadą dla następnej transformacji Hougha.