基于样条小波模极大值的多尺度图像边缘检测MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于样条小波变换的多尺度边缘检测算法。通过对图像进行小波分解，检测模极大值点精确定位边缘，支持多尺度参数调节，有效保留边缘细节与轮廓特征。

详 情 说 明

基于样条小波模极大值的多尺度图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于样条小波变换的多尺度图像边缘检测系统。系统通过对输入图像进行样条小波多尺度分解，利用小波系数模极大值检测算法精确定位图像边缘特征。该方法能够在不同尺度下有效保留边缘的细节信息和整体轮廓，通过调节尺度参数实现边缘检测敏感度的灵活控制。

功能特性

• 多尺度边缘分析：支持3层默认尺度（可自定义）的小波分解，提供从精细到粗糙的多层次边缘信息
• 模极大值边缘定位：采用小波系数模极大值点检测技术，实现像素级精度的边缘定位
• 自适应阈值处理：提供可调节的边缘阈值参数，优化边缘检测结果
• 多格式输入支持：兼容BMP、JPG、PNG等常见图像格式的单通道灰度图像
• 多样化输出：生成二值边缘图像、边缘叠加标注图、边缘坐标矩阵及特征统计报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为单通道灰度图像（支持BMP、JPG、PNG格式）
2. 设置检测参数：

- 小波分解尺度数（默认3层） - 边缘阈值参数（根据图像特性调整）

1. 运行边缘检测：执行主程序开始边缘提取过程
2. 获取输出结果：

- 边缘检测结果图像（二值图或叠加标注图） - 边缘点坐标数据矩阵 - 各尺度边缘特征统计报告（边缘点数量、分布密度等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB及以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、样条小波多尺度分解计算、各尺度下模极大值边缘点检测、多尺度边缘信息融合、边缘阈值化处理与优化、检测结果可视化生成以及边缘特征数据统计输出等功能模块的协同工作。