MATLAB实现基于Curvelet变换的图像多尺度边缘检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于Curvelet变换的图像处理系统，通过多尺度曲波分解和边缘特征提取，有效增强图像边缘信息。系统支持自定义尺度参数，适用于医学影像、遥感图像等领域的边缘分析需求。

详 情 说 明

基于Curvelet变换的图像多尺度边缘检测与增强处理系统

项目介绍

本项目是一个基于Curvelet变换的先进图像处理系统，利用Curvelet变换特有的多尺度和多方向分析能力，实现对图像的高效处理。系统能够精确提取图像边缘特征，有效去除噪声，同时增强图像的重要细节，为图像分析和计算机视觉应用提供强有力的工具支持。

功能特性

• 曲波变换分析：对输入图像进行多尺度曲波分解，获取不同尺度和方向的曲波系数
• 边缘特征提取：利用曲波系数的高频分量精确检测图像边缘结构
• 图像去噪处理：通过阈值处理曲波系数，有效去除噪声同时保留边缘信息
• 图像增强优化：调整曲波系数权重，增强图像重要特征和细节表现

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPG、PNG、BMP、TIFF格式）
2. 设置处理参数（变换尺度数、方向数、阈值参数等）
3. 运行主处理程序
4. 查看输出结果：

- 曲波系数矩阵 - 边缘检测结果（二值化边缘图像及边缘强度图） - 去噪后图像 - 增强后图像 - 分析报告（各尺度能量分布、信噪比改善等量化指标）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心处理流程，包括图像读取与预处理、曲波变换参数配置与执行、多尺度系数分析、边缘检测算法实现、自适应阈值去噪处理、图像增强优化策略以及结果可视化与报告生成等功能模块，为用户提供完整的图像处理解决方案。