在MATLAB中如何使用Hough变换进行圆检测？请详细说明参数空间的构建、圆心坐标的计算以及半径的确定。

在MATLAB中进行圆检测时，Hough变换是一个强大的工具。它通过在参数空间中寻找累积值最高的点来识别圆的中心和半径。以下是详细步骤：

参考资源链接：[MATLAB实现Hough变换：高效检测图像中的圆](https://wenku.csdn.net/doc/6401aba7cce7214c316e9044?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，参数空间的构建依赖于圆的三个参数：圆心坐标(a, b)和半径r。由于在极坐标系统中，每个点可以表示为一组极径和极角，我们将圆的参数化形式定义为：(x, y) = (a + r*cos(θ), b + r*sin(θ))。在MATLAB中，我们通常需要设置圆半径的步长`step_r`和角度步长`step_angle`，以构建一个离散的参数空间网格。

其次，圆心坐标的计算基于检测图像中每个像素点，并将它们映射到参数空间中。对每个像素点(x, y)，我们在参数空间中对应的(a, b, r)坐标增加计数。这个过程会在整个图像上重复，直到所有点都被处理完毕。

接着，半径的确定涉及到在参数空间中搜索超过预设阈值`p`的聚集点。这些聚集点对应于在原始图像中找到的圆。每个聚集点的位置(a, b)表示圆心坐标，而其对应的距离r给出了圆的半径。

最后，为了在MATLAB中实现上述过程，推荐参考《MATLAB实现Hough变换：高效检测图像中的圆》。该资源详细介绍了如何通过编程实现圆检测，包括构建Hough空间、映射点、阈值搜索以及结果解读等关键环节。

通过阅读这份资料，你将能够理解和掌握使用Hough变换检测圆的技术细节，以及如何在MATLAB中编写相应的代码来实现这一过程。此外，该资料还提供了详细的示例和代码片段，帮助你更好地将理论应用于实际项目中。

参考资源链接：[MATLAB实现Hough变换：高效检测图像中的圆](https://wenku.csdn.net/doc/6401aba7cce7214c316e9044?spm=1055.2569.3001.10343)