基于MATLAB小波变换的多尺度图像边缘检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用小波变换的多分辨率分析特性，实现在不同尺度下提取图像边缘。支持多种小波基函数和可调阈值参数，有效提升边缘检测精度，并对噪声具有良好鲁棒性。

详 情 说 明

基于小波变换的多尺度图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波变换的多尺度图像边缘检测系统。系统利用小波分析的多分辨率特性，通过对图像进行多尺度分解，提取不同尺度下的高频分量来有效识别边缘信息。支持多种小波基函数选择和参数调节，在保持对噪声有一定鲁棒性的同时，能够适用于自然图像和医学图像等多种场景的边缘分析需求。

功能特性

• 多尺度分析：采用小波多尺度分解技术，捕捉不同精细程度的边缘特征
• 灵活的小波选择：支持dbN、symN等多种小波基函数
• 自适应阈值处理：提供软阈值和硬阈值处理方式，参数可调节
• 噪声鲁棒性：对图像噪声具有一定的抑制能力
• 多输出结果：生成二值化边缘图、多尺度边缘图、参数报告和边缘强度分布图

使用方法

1. 准备输入图像：系统支持JPG、PNG、BMP等常见格式的图像文件
2. 设置检测参数：

- 选择小波基函数类型（如db4、sym8等） - 设定小波分解的层数（尺度级数） - 调整阈值处理参数（阈值类型和阈值大小）

1. 运行边缘检测：执行主程序开始处理
2. 查看输出结果：系统将生成四类输出文件：

- 边缘检测结果图（二值化图像） - 多尺度边缘图（展示不同尺度下的边缘信息） - 参数报告（记录使用的小波参数和阈值设置） - 边缘强度分布图（可视化边缘特征强度）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大尺寸图像）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波变换的多尺度分解、基于模极大值的边缘特征提取、自适应阈值处理以增强边缘并抑制噪声、多尺度边缘信息的融合与优化，以及最终结果的可视化输出与报告生成。