如何使用matlab实现上述需求，请给出详细的代码指令

在MATLAB中，实现上述图片近似直线化的步骤略有不同，因为MATLAB内置了一些图像处理函数。以下是基本的步骤和代码示例：

1. 首先，导入图像并转换为灰度：

img = imread('your_original_image.jpg'); % 替换为你的原始图像路径
gray_img = rgb2gray(img);

2. 应用边缘检测，这里使用Sobel算子：

edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

3. Hough变换检测直线，并过滤非直线线段：

[H,theta,rho] = hough(edge_img);
peaks = houghpeaks(H,10); % 检测10条最可能的直线
lines = houghlines(edge_img,theta,rho,peaks,'FillGap',10,'MinLength',50);

`houghpeaks`用于找到Hough空间中的峰值，`houghlines`则基于这些峰值返回线的位置和角度。

4. 替换原图像中的像素并保存新图像：

% 创建一个新的图像，大小与原图相同
linearized_img = zeros(size(img));

% 通过循环遍历每条直线，绘制在新图像上
for k = 1:length(lines)
    [x,y] = lines(k).point;
    orientation = lines(k).orientation;
    
    % 计算直线方程并应用到新图像
    slope = tan(orientation);
    intercept = y - slope*x;
    linearized_img(x:y) = img(x:y) * abs(slope) <= 0.9; % 可调整这个阈值以控制线条的精确度
end

imshow(linearized_img)
imwrite(linearized_img, 'linearized_result.jpg');

以上代码假设直线斜率的变化不会太大，所以阈值 `abs(slope) <= 0.9` 来限制线条变化。你可以根据实际情况调整这一部分。