霍夫变换是图像处理中常用的一种算法，是由英国数学家霍夫于1962年提出的。它能够将图像中的直线、圆等曲线在参数空间中进行表示，从而可以更加高效地进行特征的提取和检测。
霍夫变换的原理比较简单，即通过建立参数和累加器的映射关系，来寻找满足一定约束条件的曲线。对于直线检测，霍夫变换的参数空间是由两个参数构成，即直线的斜率和截距，通过对每一个像素点进行参数空间的扫描，然后进行累加操作，可以找到出现最多次的直线，从而进行线段提取；对于圆检测，则是由三个参数构成，即圆心的横、纵坐标和半径。
随着计算机技术的发展，霍夫变换已经得到了广泛的应用，尤其是在计算机视觉和模式识别中。例如，在机器人感知方面，可以通过霍夫变换检测出物体轮廓的圆弧，来进行边界和物体的识别；在医学影像处理方面，可以通过检测肝脏血管的曲线，来实现自动化的血管分割和提取等。
霍夫变换为图像处理带来了新的视角和思路，已经成为图形识别、计算机视觉等领域中不可或缺的一种技术手段。