MATLAB实现基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测算法验证系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中开发了一种融合小波变换和自适应阈值的图像边缘检测算法，通过多尺度分解提取边缘特征，并对比Sobel、Canny等传统方法，验证其性能优势。

详 情 说 明

基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测算法验证系统

项目介绍

本项目实现了一种结合小波变换与自适应阈值的先进图像边缘检测算法。通过多尺度小波分解有效提取图像边缘特征，并采用基于局部统计特性的自适应阈值策略进行边缘点判定。系统集成了传统边缘检测方法（如Sobel、Canny等）作为对比基准，从客观评价指标（信噪比、连续性、定位精度等）和主观视觉质量两个维度进行全面算法性能验证，最终生成完整的边缘检测效果对比分析报告。

功能特性

• 多尺度边缘特征提取：利用二维离散小波变换（2D-DWT）进行多尺度分解，捕捉不同尺度下的边缘信息
• 自适应阈值处理：基于局部窗口统计特性动态计算阈值，适应不同区域边缘强度变化
• 多算法对比验证：集成Sobel、Canny等传统边缘检测算法作为性能对比基准
• 客观量化评价：计算PSNR、MSE、FOM等多种客观评价指标进行量化分析
• 可视化对比展示：生成边缘检测结果对比图像和重点区域局部放大图
• 综合分析报告：自动生成包含主观评价和客观统计数据的性能分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：配置标准测试图像库，包含不同复杂度和噪声水平的灰度图像
2. 参数设置：配置传统算法参数（如Canny阈值、高斯滤波器尺寸）、小波基函数（Haar、Daubechies等）和自适应阈值计算参数（局部窗口大小、阈值调节系数）
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动进行边缘检测和性能对比分析
4. 查看结果：系统输出的边缘检测结果图像、量化评价指标表格、边缘细节放大对比图和算法性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据读取与预处理、小波变换多尺度分解执行、自适应阈值边缘检测算法实现、传统边缘检测方法对比测试、客观评价指标计算分析、结果可视化展示生成以及综合评价报告输出等完整流程。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保算法验证流程的完整执行。