基于小波模极大值的MATLAB图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于小波变换模极大值的图像边缘检测。通过多尺度分解提取小波系数局部极大值，结合自适应阈值精准定位边缘，支持多种小波基函数与可调分解尺度，适用于复杂图像边缘分析。

详 情 说 明

基于小波模极大值的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换模极大值理论的图像边缘检测算法。通过多尺度小波分解提取图像特征，检测小波系数的局部极大值点，并结合自适应阈值处理技术，能够精确识别和定位图像中的边缘信息。系统具有参数可调、适应性强的特点，可有效处理不同类型的图像边缘检测任务。

功能特性

• 多尺度分析：支持1-5级小波分解尺度，适应不同粗细程度的边缘检测需求
• 灵活的小波基选择：提供多种小波基函数（如db4、sym4等）可选
• 自适应阈值处理：支持手动阈值设置和自动阈值计算两种模式
• 多维度输出：生成边缘二值图像、边缘坐标数据、模极大值分布图和统计报告
• 可视化分析：提供各尺度小波系数模极大值的分布可视化

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像放置于指定目录
2. 参数设置：

- 选择小波基函数（如'db4'、'sym4'） - 设置小波分解尺度（1-5） - 设定边缘检测阈值（或选择自动计算）

1. 运行系统：执行主程序开始边缘检测处理
2. 获取结果：系统将输出边缘图像、坐标数据、分布图和统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上空闲内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、小波多尺度分解计算、模极大值点检测分析、自适应阈值边缘判定以及多种结果数据的生成与输出。该文件实现了从参数配置到最终结果输出的完整处理流程，为用户提供一站式的边缘检测解决方案。