在遥感图像中，对江河上桥梁目标的识别具有重要意义。由于桥梁的最突出特征在于桥体的平行直线，所以对平行直线的实时检测十分重要。经典的Hough变换是一种常用的检测直线的方法，Hough变换的研究及应用动态：Hough变换于1962年由Paul Hough提出，并在美国作为专利被发表。它所实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系。由于具有一些明显优点和可贵性质，它引起了许多国内外学者和工程技术人员的普遍关注。例如，由于其根据局部度量来计算全面描述参数，因而对于区域边界被噪声干扰或被其他目标遮盖而引起边界发生某些间断的情况，它具有很好的容错性和鲁棒性。多年来，专家们对Hough变换的理论性质和应用方法进行了深入而广泛的研究， 并取得了许多有价值的成果。它具有可对目标进行有效检测与识别、可并行实现、对噪声不敏感等优点，但是由于其自身的设计缺陷，无法完成对平行直线的实时性检测。本文在经典Hough变换的基础上，提出了一种平行直线改进算法，如图1所示。经试验证明，该算法能准确地检测识别出平行直线，且实时性较好。

1 算法原理

1.1 图像二值化处理

将灰度图像转换为黑白的二值化图像是图像数字化处理的重要环节之一。目前常用的算法是采用阈值法对图像进行二值化处理，即通过设定某个T阈值，并以该阈值为门限，把灰度图像转换成二灰度级的黑白图像。在处理过程中，不同的样品图像根据灰度分布峰值的不同，按图像特征的相应要求，可以选择不同的二值化转换阈值T。对于256级的灰度图像，将图像上位于n处的灰度值记为Tn(0≤Tn≤255)，则设定二