提出一种基于曲线特征(CF)的Hough逆变换(IHT)算法。基于静止图像中待检测曲线的特征，选取图像中若干特征点，根据这些特征点，结合待检测曲线的特征信息寻找生长点，以这些生长点为下一次检测过程的新特征点，循环生长，直至达到检测要求为止。实验表明，CF-IHT算法只选取了图像中待检测曲线上的点进行重建，克服了标准IHT(SIHT)逐像素检测的盲目性，减小了算法的计算复杂度，节省了存储空间，提高了算法的计算效率。