标题中的"GPR-基尔霍夫迁移-成像-技术"指的是地质雷达（Ground-Penetrating Radar，GPR）采用基尔霍夫迁移算法进行数据处理和图像生成的技术。GPR是一种非破坏性的地下探测技术，通过发射高频电磁波到地表下，接收反射回波来探测地下结构。基尔霍夫迁移是GPR数据处理中的一种关键方法，它能改善图像的质量，减少由于地下界面的倾斜和折射引起的图像失真。 描述中提到的"二维基尔霍夫偏移的实现"是指在GPR数据处理过程中，运用基尔霍夫成像理论对二维数据进行偏移校正，以获得更准确的地下结构图像。这通常涉及到计算地下介质中电磁波的传播路径和相位，进而调整原始接收到的信号位置，使得图像中各个反射界面的位置与实际地质结构相匹配。 标签"软件/插件"暗示了这些文件可能是某个GPR数据处理软件或MATLAB插件的一部分，用于实现基尔霍夫迁移算法。 压缩包中的文件列表提供了可能的代码功能： 1. `progressbar.m`：通常用于创建进度条，显示代码执行的进度，让用户知道数据处理的状态。 2. `main.m`：这是主程序，可能包含了整个GPR数据处理流程，包括调用其他函数来完成基尔霍夫偏移等任务。 3. `Bscan_migration_v3.m`：B-scan（剖面图）迁移，可能用于将雷达数据转换为二维图像，版本号3可能表示这是该功能的第三次改进。 4. `Scan.m`：可能涉及数据扫描和收集过程，或者是对原始GPR数据的初步处理。 5. `GPR_transmission_angles_v4.m`：GPR发射角度的计算或处理，版本号4表明这是对发射角度处理的第四次迭代。 6. `find_image_resolution_slices.m`：寻找图像分辨率切片，可能用于确定最佳的图像分辨率参数，以提高图像清晰度。 7. `min3.m`, `min2.m`, `min1.m`：这些可能是辅助函数，用于找到某种最小值，比如最小化误差或寻找最佳参数。 8. `prettygraphs.m`：美化图形，可能用于生成视觉效果更好的处理结果图像。 这个压缩包包含了一个基于MATLAB的GPR数据处理工具，主要功能是应用基尔霍夫迁移算法对GPR数据进行二维偏移处理，生成更准确的地下结构图像。各个函数分工明确，共同完成了从数据收集、预处理、偏移计算到结果展示的全过程。

Hough 变换(Hough Transform)是一种常用的检测图形的算法。主要原理是通过在参数空间中的投票统计来检测图像中的基本形状。 它通过搜索特定形状(如直线,圆,椭圆等)在参数空间的累加器中的局部最大值来检测形状。Hough 变换主要用于检测图像中的基本形状,如直线,圆等。 用于图像处理领域的经典算法，Hough直线检测、圆检测、椭圆检测的c++算法实现

维纳－霍夫方程 Yule-Walker方程

基于matlab的直线检测程序/霍夫变换/边缘检测/houghlines

matlab霍夫圆检测代码 circle_detect_on_phone_screen circle_detect_on_phone_screen 项目简介： 目录 辅点检测程序说明 一、MSER算法 'RegionAreaRange',[600 3000] 'ThresholdDelta' Eccentricity偏心率 二、霍夫变换找圆形区域 代码 辅点检测程序说明 辅点检测程序主要分两个主要部分： MSER区域提取 霍夫变换找圆形区域 辅点区域为用这两个算法的检测到的结果区域进行叠加 一、MSER算法 MSER = Maximally Stable Extremal Regions 目前业界认为是性能最好的仿射不变区域，MSER是当使用不同的灰度阈值对图像进行二值化时得到的最稳定的区域，特点： 1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性 2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定 3.可以检测不同精细程度的区域 如下图：不同色彩的区域即为MSER探测出的灰度较为连续的区域。 在MSER算法运用到辅点的探测中时，运用辅点区域的特性对两个参数进行设置 'RegionAreaRange',[6

水平矫正图片角度，采用傅立叶变换，频谱图，相谱图，霍夫检测直线，计算角度，矫正角度

关于霍夫变换的介绍，含MATLAB程序Hough(霍夫）变换的基本思想是将图像空间X-Y变换到参数空间P-Q，利用图像空间X-Y与参数空间P-Q的点——线对偶性，通过把原始图像中给定形状的直线或曲线变换成参数空间的一个点，即原始图像中给定形状的直线或曲线上的所有点都集中到参数空间的直线相交的某个点上而形成的峰值（点数目累积的值）。这样，就把原始图像中给定形状的直线或曲线的检测问题，变成了寻找变换空间中的峰点的问题，也即把检测整体特性（给定直线的点集）变成检测局部特性的问题。

霍夫变换检测圆代码MATLAB 计算机视觉项目地球检测 在混乱的环境中进行政治地球仪检测 计算机视觉中的常见问题是在图片或视频流中搜索并找到特定的对象或形状。 在这个特殊的项目中，我们被要求设计和实施一个完整的程序，该程序可以通过选择可用的工具或编写我们自己的代码来识别任何方向和混乱环境中的小政治世界。 要运行该算法，请在Matlab中打开文件“ globe.m”。 它使用文件Hough Circles，DiscardDuplicateCircles，DiscardInnerCircles，DiscardNonEnclosedCircles查找图像中的圆。 完全包含在另一个圆中的圆被丢弃。 同样，不完全位于图像中的圆圈也将被丢弃。 经过初步处理并使用霍夫变换找到圆后，我们检测经度和纬度形成的平方以检测地球。 文件HoughLines，SeparateHorVerLines，DiscardDuplicateLines，DiscardNonHorVerLines，FindSquares用于查找图像中的正方形。 有关该项目的详细信息，请参见-。

利用hough变换，对直线进行检测，源代码.cpp

利用基尔霍夫（KA）驻留相位近似求解粗糙面散射系数