基于MATLAB的多尺度小波Canny边缘检测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现一种结合小波变换与Canny算子的多尺度边缘检测方法。通过小波多尺度分解提取图像特征，应用改进Canny算法进行边缘提取，并利用多尺度融合技术提升边缘检测精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于小波变换的多尺度Canny边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种结合小波变换和Canny算子的先进多尺度边缘检测方法。系统通过对输入图像进行小波多尺度分解，在不同尺度空间提取图像特征，然后应用改进的Canny边缘检测算法进行边缘提取。通过多尺度融合技术，能够在有效保留图像细节特征的同时抑制噪声干扰，实现更精确的边缘定位。

功能特性

• 多尺度分析：采用小波多尺度分解技术，在不同分辨率下分析图像特征
• 改进Canny算法：优化传统Canny算子，适应多尺度边缘检测需求
• 智能融合策略：通过多尺度边缘融合技术，平衡细节保留与噪声抑制
• 全面评估体系：提供边缘定位精度、连续性等多维度量化评估指标
• 可视化对比：生成原图、传统Canny与多尺度结果的直观对比图

使用方法

输入参数说明

1. 灰度图像矩阵：uint8类型，尺寸为M×N的灰度图像
2. 小波基函数：可选择'db4'、'sym4'等小波基函数
3. 尺度分解层数：整数参数，通常设置为3-5层
4. Canny阈值参数：包含高阈值和低阈值的参数对
5. 噪声抑制参数：可选的高斯滤波核大小参数

输出结果

• 多尺度边缘检测结果图（二值图像）
• 各尺度边缘强度图（灰度图像）
• 边缘定位精度评估指标
• 边缘连续性分析报告
• 可视化对比图集

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

main.m文件作为系统核心入口，实现了完整的边缘检测流程控制，包括图像预处理、小波多尺度分解、各尺度边缘检测计算、结果融合与优化、精度评估分析以及可视化输出生成等关键功能模块的协调与执行。