MATLAB高斯小波变换多尺度多方向图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目基于高斯小波变换实现了多尺度、多方向的图像边缘智能监测。支持8个预设方向（0°至315°）的边缘检测，可灵活调节高斯核参数，适用于复杂场景下的边缘提取。适用于图像处理和计算机视觉应用。

详 情 说 明

高斯小波变换多尺度多方向图像边缘智能监测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于高斯小波变换的多尺度多方向图像边缘智能监测系统。系统通过高斯函数导数构建可调节的小波卷积核，在多个尺度参数和8个预设方向上对图像进行边缘特征提取，并结合智能后处理技术实现精准的边缘检测与分析。该系统适用于计算机视觉、图像处理和质量检测等领域，能够有效适应不同分辨率和噪声环境的图像。

功能特性

• 多方向边缘检测：支持0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°共8个预设方向的边缘特征提取
• 多尺度适应性：可调节高斯核尺寸和标准差参数，适应不同分辨率和细节要求的图像
• 智能预处理：内置图像灰度化、高斯噪声过滤等预处理功能
• 高级后处理：集成非极大值抑制和双阈值处理技术，优化边缘连接性
• 全面输出展示：提供二值化边缘图、边缘强度分布图、方向分布图及统计报告
• 过程可视化：可选显示各方向小波响应中间结果，便于算法调试和分析

使用方法

1. 准备输入图像：支持JPG、PNG、BMP等常见格式的彩色或灰度图像
2. 参数设置：

- 调节高斯核尺寸（默认5×5） - 设置高斯标准差（默认1.0） - 调整边缘检测阈值 - 选择小波变换方向数量（默认8方向）

1. 执行检测：运行主程序，系统将自动完成预处理、边缘检测和后处理全流程
2. 结果分析：查看生成的边缘检测结果图、强度分布图、方向分布图及统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件封装了系统的核心处理流程，实现了图像加载与预处理、多方向小波卷积核生成、多尺度边缘特征提取、非极大值抑制与阈值后处理、边缘强度与方向计算、结果可视化与统计报告生成等完整功能模块，为用户提供一站式的边缘检测解决方案。