MATLAB实现的基于Ridgelet变换与多尺度小波分析的图像分割系统

资 源 简 介

本项目开发了一种融合Ridgelet变换和小波分析的图像分割算法。通过Ridgelet变换提取图像线性特征，结合多尺度小波分解进行区域划分，实现精确分割。系统支持灰度与彩色图像处理，提供可视化分割结果。

详 情 说 明

基于Ridgelet变换与多尺度小波分析的图像分割系统

项目介绍

本项目开发了一种结合Ridgelet变换和小波分析的混合图像分割算法。系统通过对输入图像进行Ridgelet变换以提取线性特征，并结合多尺度小波分解进行区域划分，最终实现精确的图像分割效果。程序包含完整的图像预处理、特征提取、分割处理和结果可视化模块。

功能特性

• Ridgelet变换：利用Radon变换和 wavelet 变换检测图像中的线性结构和边缘特征
• 多尺度小波分析：采用离散小波变换（DWT）进行多分辨率分析
• 自适应阈值分割：结合特征提取结果进行智能图像区域划分
• 完整可视化：提供特征提取过程的可视化和分割结果对比显示
• 性能评估：自动生成分割精度评估报告，包含计算时间和准确率指标

使用方法

1. 准备输入图像

- 准备标准二维灰度图像（支持JPG、PNG、BMP格式） - 建议图像分辨率：512×512像素至2048×2048像素

1. 设置参数

- 可选小波基类型：Daubechies、Haar等 - 可调整分割阈值参数以获得最佳效果

1. 运行程序

- 执行主程序开始图像分割处理

1. 查看结果

- 分割后的二值图像（前景/背景分离） - 特征提取过程的可视化图像 - 分割边界叠加在原图上的对比显示 - 分割精度评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包含图像读取与预处理、Ridgelet变换特征提取、多尺度小波分解分析、基于阈值的区域分割算法、分割结果的可视化展示以及分割精度的定量评估功能。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的图像分割解决方案。