摘要
直线检测是计算机视觉领域的基础任务之一，在图像识别、三维重建、机器人导航等领域有着广泛的应用。
近年来，随着应用场景的不断扩大，对直线检测算法的速度和精度提出了更高的要求。
本文综述了直线的快速、高精度检测算法研究现状，首先介绍了直线检测的基本概念和应用背景，然后重点阐述了基于霍夫变换、边缘点聚类和深度学习的三类主流直线检测算法，并对各类算法的优缺点和适用场景进行了分析比较。
在此基础上，进一步探讨了快速、高精度直线检测算法的未来发展趋势，包括算法融合、并行计算、硬件加速等方面。
关键词：直线检测；霍夫变换；边缘点聚类；深度学习；算法融合
直线是图像中重要的几何基元，直线检测是计算机视觉领域的一项基础任务，其目的是从图像中识别和提取出直线段的信息。
直线检测在许多计算机视觉应用中都扮演着至关重要的角色，例如三维重建、目标识别、机器人导航、文档分析等。
在三维重建中，直线检测可用于估计相机的姿态和构建场景的三维模型。
在目标识别中，直线可以作为目标的特征进行识别，例如建筑物、道路等。
在机器人导航中，直线检测可以用于识别道路边界、障碍物等信息，帮助机器人进行路径规划。
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