MATLAB实现的多尺度图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目基于小波变换模极大值理论，开发了一个多尺度图像边缘检测算法。通过小波分解提取多频带信息，利用模极大值定位边缘点，结合多尺度分析有效抑制噪声干扰，实现精确的边缘提取。

详 情 说 明

多尺度图像边缘检测系统（基于小波变换模极大值方法）

项目介绍

本项目开发一个基于小波变换模极大值理论的多尺度边缘检测算法，能够自动提取图像在不同尺度下的边缘信息。系统通过小波变换将图像分解到多个频带，利用模极大值检测边缘点，并通过多尺度分析消除噪声干扰，获得更加精确的边缘定位。该系统支持对灰度图像进行边缘检测，并可调节小波分解尺度参数以适应不同检测需求。

功能特性

• 多尺度分析: 支持2-5层小波分解尺度，适应不同分辨率需求
• 自适应边缘检测: 基于模极大值理论，自动识别显著性边缘点
• 噪声鲁棒性: 通过多尺度特征融合有效抑制噪声干扰
• 参数可调: 支持小波基函数选择、分解层数和边缘阈值灵活配置
• 多格式输出: 提供二值边缘图、边缘强度分布图、坐标数据及统计报告

使用方法

1. 准备输入图像（灰度格式，uint8类型）
2. 设置检测参数：

- 小波基函数（如'db4', 'sym4'等） - 分解尺度（2-5层） - 边缘强度阈值（0-1之间）

1. 运行主程序完成边缘检测
2. 查看输出结果：

- 多尺度边缘二值图像 - 各尺度边缘强度分布图序列 - 边缘点坐标位置矩阵 - 边缘连续性统计分析报告

系统要求

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

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像预处理、小波多尺度分解、模极大值计算、边缘点提取与连接、多尺度信息融合以及结果可视化输出。该文件实现了从参数配置到最终边缘图生成的全套算法链路，确保用户通过简单调用即可完成完整的边缘检测任务。