Radon变换检测直线，能够有效实现检测，效果较好。没有hough变换中有现成的函数可以调用。

拉东变换和反变换，去除多次波，压制多次波

代码中包含的演示演示了如何使用类氡特征来增强（和分割）Connectome EM 图像中的细胞边界。 如果您发现此代码有用，请引用以下论文： Ritwik Ku​​mar、Amelio V. Reina 和 Hanspeter Pfister，“类氡特征及其在连接组学中的应用”，被 IEEE 计算机学会生物医学图像分析数学方法研讨会 (MMBIA) 接受，2010 年http://seas.harvard.edu/~rkkumar radonLikeFeaturesDemo.m ：演示使用 Radon-Like 特征的边缘增强getEdgeFeatures.m ：高斯二阶导数滤波器的辅助函数makeBarFilters.m ：高斯二阶导数滤波器的辅助函数sample.png ：用于此演示的示例图像

关于MATLAB的图形处理程序:图像的块操作 ,图形的过滤操作,图像的频率操作,函数变换,RADON函数变换

radon：Python代码的各种代码指标

【图像几何】图像radon变换matlab源码.md

对于初学者，很简单的一个有关radon倾斜校正的matlab代码。

radon变换直线检测matlab代码检测针状晶体图像上的线 该存储库包含一些MATLAB函数和一个演示脚本，我们用于检测图像上的针状晶体以监控其生长。 方法的结果和说明可以在[1]中找到。 如果您使用此代码进行研究，请参考该出版物。 该方法基于MATLAB并进行了一些改进，以提高其对于具有大量线段的图像的性能和质量。 主要改进如下： 将图像拆分为多个段（使用bwlabel() ）并分别处理这些段 使用高斯模糊去除“基线”，以便在Rho / Tau空间中更好地进行峰检测 可以对算法进行微调 主要功能是getlinesforbw.m ，它以二进制图像为主要参数并返回包含检测到的行的结构数组。 您还可以提供带有参数作为第二个参数的结构，例如，请参见demo.m和更多详细信息。 注意， 更改某些参数（例如theta_step ）会增加计算时间。 使用例如DoE方法优化参数仪是一个好主意。 这些脚本需要“图像处理工具箱”。 参考 。 吴健X. 谢尔盖（Sergey V.） 詹森（Jensen），琳达（Linda G.）； 拉德斯，托马斯； 安妮特·穆勒兹（Müllertz）； Jutan Ra

使用Python复现seismiclab的forward_radon_freq函数 实现Radon变换从变换域到原始数据域的变换。 也就是，使用python实现Radon变换的反变换。

针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM（linear frequency-modulated）进行信号检测和估计的不足，提出一种联合Gabor-Radon变换方法。通过计算雷达回波的Gabor时频变换，得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图；然后，利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点，对时频2D图像进行Radon变换，检测出微弱LFM信号；再设置合适门限可对时频分布图去噪，进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形。仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信