本文探讨了小波变换在计算机视觉中的应用，特别是在图像分割领域的价值。通过MATLAB实现，利用小波变换的多尺度特性进行图像分析，设置阈值实现分割，并指出变换基和阈值选择对结果的影响。
小波变换在图像分割中的应用
图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有语义或结构上相关性的区域。小波变换是一种广泛应用于信号处理和图像处理的工具，它能够提供多尺度和多频率的分析，因此在图像分割中也得到了广泛的应用。本文将介绍小波变换在图像分割中的应用，并提供相应的MATLAB源代码。
小波变换是一种基于时间-频率分析的技术，它能够将信号或图像分解为不同频率的子带。这种分解使得小波变换能够捕捉到图像中的局部特征，并且能够在不同尺度上进行分析。在图像分割中，我们可以利用小波变换的多尺度分析特性来实现分割任务。
以下是使用MATLAB进行小波变换图像分割的示例代码：
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 小波变换分解
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