MATLAB实现基于小波多尺度的自适应图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目采用小波变换分解图像横向与纵向细节，结合模极大值分析和自适应阈值技术，实现噪声环境下的精准边缘检测，适用于医学图像、工业视觉等领域的边缘定位任务。

详 情 说 明

基于小波多尺度的自适应图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现一种先进的图像边缘检测算法，利用小波变换的多尺度分析特性，结合模极大值边缘定位与自适应阈值技术，能够有效提取图像中的边缘结构。系统特别针对噪声环境优化，在保持边缘连续性的同时抑制噪声干扰，适用于计算机视觉、图像分析和模式识别等领域。

功能特性

• 多尺度分析：通过小波变换获取图像在不同尺度下的横向与纵向细节系数
• 模极大值定位：基于小波系数模极大值原理精确定位边缘位置
• 自适应阈值：根据图像特性自动调整阈值参数，适应不同噪声水平
• 噪声鲁棒性：在噪声环境下仍能保持较高的边缘检测精度
• 可视化输出：提供原始图像与边缘检测结果的对比显示

使用方法

基本调用

% 读取图像并检测边缘 img = imread('test.jpg'); edge_result = main(img);

高级参数设置

% 自定义小波基、分解尺度和阈值参数 params.wavelet = 'db4'; % 小波基类型 params.level = 3; % 分解尺度数 params.threshold_factor = 0.6; % 阈值调节因子 edge_result = main(img, params);

输出结果

• edge_binary: 二值边缘图像（逻辑矩阵）
• edge_strength: 边缘强度图（模极大值矩阵）
• horizontal_coeff: 横向细节系数
• vertical_coeff: 纵向细节系数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件实现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、自适应阈值分割以及结果可视化等完整功能。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供简洁统一的操作接口，能够根据输入参数自动完成从原始图像到边缘检测结果的整个处理链条。