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function [hough_space,hough_circle,para] = hough_circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) 
%本算法采用最基本的三维空间处理算法，但是限制了一下半径的取值范围 
 
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
% input 
% BW:二值图像； 
% step_r:检测的圆半径步长 
% step_angle:角度步长，单位为弧度 
% r_min:最小圆半径 
% r_max:最大圆半径 
% p:阈值，0，1之间的数 
 
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
% output 
% hough_space:参数空间，h(a,b,r)表示圆心在(a,b)半径为r的圆上的点数 
% hough_circl:二值图像，检测到的圆 
% para:检测到的圆的圆心、半径 
 
[m,n] = size(BW);                    %得到图像的行列数 
size_r = round((r_max-r_min)/step_r)+1;   %半径变化范围的大小 
size_angle = round(2*pi/step_angle);         %角度变化空间的大小 
 
hough_space = zeros(m,n,size_r);             %hough变换空间的大小 
 
[rows,cols] = find(BW);%找到非零的边缘点 
ecount = size(rows);  %统计非零边缘点的个数 
 
% Hough变换 
% 将图像空间(x,y)对应到参数空间(a,b,r) 
% a = x-r*cos(angle) 
% b = y-r*sin(angle) 
for i=1:ecount                                                                   %变化每一个边缘点 
    for r=1:size_r                                                                %变化每一个半径步长 
        for k=1:size_angle                                                     %变化每一个角度步长 
            a = round(rows(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*cos(k*step_angle)); 
            b = round(cols(i)-(r_min+(r-1)*step_r)*sin(k*step_angle)); 
            if(a>0&a<=m&b>0&b<=n) 
                hough_space(a,b,r) = hough_space(a,b,r)+1;  %投票 
            end 
        end 
    end 
end 
 
% 搜索超过阈值的聚集点 
max_para = max(max(max(hough_space))); 
index = find(hough_space>=max_para*p);               %搜索超过阈值的聚焦点，这里阈值取0.7,得到所有相关点的矩阵标号 
length = size(index);                                                 %所有超过阈值点的个数          
hough_circle = false(m,n); 
for i=1:ecount 
    for k=1:length 
        par3 = floor(index(k)/(m*n))+1; 
        par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1; 
        par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m; 
        if((rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2<(r_min+(par3-1)*step_r)^2+5&... 
                (rows(i)-par1)^2+(cols(i)-par2)^2>(r_min+(par3-1)*step_r)^2-5) 
            hough_circle(rows(i),cols(i)) = true; 
            x_center=par1; 
            y_center=par2; 
            r=par3; 
        end 
    end 
end 
 
% 打印检测结果 
for k=1:length 
    par3 = floor(index(k)/(m*n))+1; 
    par2 = floor((index(k)-(par3-1)*(m*n))/m)+1; 
    par1 = index(k)-(par3-1)*(m*n)-(par2-1)*m; 
    par3 = r_min+(par3-1)*step_r; 
    fprintf(1,'Center %d %d radius %d\n',par1,par2,par3); 
    para(:,k) = [par1;par2;par3]; 
end