摘要
霍夫变换作为一种经典的特征提取算法，在图像处理、计算机视觉等领域应用广泛。
它通过将图像空间中的像素点映射到参数空间中的曲线，利用曲线交点累积的方式检测图像中的直线、圆以及其他几何形状。
本文首先阐述了霍夫变换的基本原理，包括直线检测和圆形检测的具体方法。
其次，概述了霍夫变换算法的改进方向，如随机霍夫变换、梯度霍夫变换以及基于边缘连接的霍夫变换等，分析了各种改进算法的优缺点。
接着，重点探讨了霍夫变换在图像处理中的应用，包括图像特征提取、图像识别和图像分割等方面，并结合具体应用实例阐述了霍夫变换的优势和局限性。
此外，还介绍了霍夫变换在其他领域的应用，如医学图像处理、遥感图像处理和机器人视觉等。
最后，展望了霍夫变换算法的未来发展趋势，包括快速化、鲁棒性以及与深度学习的结合等方面。
关键词：霍夫变换；特征提取；图像处理；计算机视觉；文献综述
霍夫变换是一种特征提取技术，用于识别数字图像中的特定形状的实例，即使这些形状被稍微遮挡或有噪声。
它是一种从图像空间到参数空间的变换方法，通过投票机制在参数空间中寻找峰值来检测图像空间中的几何形状。
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