小波变换边缘检测的MATLAB优化实现

资 源 简 介

安徽大学学者开发的小波变换边缘检测MATLAB工具集，支持一维/二维信号分析，提供多种小波基选择与多尺度边缘特征提取，集成可视化界面便于实时交互，适用于学术研究及工程应用场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的小波变换边缘检测系统 (安徽大学学者优化版)

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的小波变换边缘检测系统，集成了经典小波变换算法与安徽大学学者优化的边缘检测技术。系统支持一维信号和二维图像的多尺度分析，提供完整的小波分解、重构流程以及专业级的边缘特征提取功能。通过直观的可视化界面，用户可实时观察小波系数分布和边缘检测效果，适用于信号处理、图像分析等教学科研场景。

功能特性

• 多模态输入支持：兼容一维时间序列信号（.mat/.txt格式，≤10000采样点）和二维灰度图像（.jpg/.png/.bmp格式，最大分辨率2048×2048）
• 丰富小波基库：集成Haar、Daubechies、Symlets等常用小波基函数，支持1-8层自定义分解层级
• 优化边缘检测：采用改进的Canny算法实现多尺度边缘特征提取，提供0.1-0.9灵敏度参数调节
• 全流程可视化：实时显示原始数据、小波系数矩阵、边缘二值化结果、多尺度特征强度分布及重构对比
• 量化评估指标：自动计算信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)等客观质量评价参数
• 案例教学库：内置典型信号处理案例，辅助理解小波变换原理及应用

使用方法

1. 启动系统：运行MATLAB，将当前目录设置为项目根目录，执行主程序文件
2. 数据加载：通过界面文件选择器导入一维信号或二维图像数据
3. 参数设置：

- 选择小波基类型（如'db4'、'sym8'） - 设定分解层数（1-8层） - 调节边缘检测阈值（0.1-0.9）

1. 执行分析：点击运行按钮，系统自动完成小波分解、边缘提取和重构全过程
2. 结果查看：在图形窗口查看系数分布图、边缘检测结果及量化指标报表

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本（推荐R2020b+）
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理逻辑，实现了图形用户界面的构建与事件响应机制，包含数据导入验证、小波变换算法调度、边缘检测模块调用、多通道可视化渲染以及性能指标计算等关键功能。通过模块化设计协调各算法组件的执行流程，确保用户交互与数据处理的高效协同。