【边缘检测】基于小波变换模量最大值 WTMM算法实现图像边缘检测附matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 引言

图像边缘检测是计算机视觉领域中一项重要的基础任务，其目标是从图像中提取出重要的结构信息，为后续的图像分割、目标识别等任务提供基础。近年来，随着小波分析理论的发展，小波变换在图像边缘检测领域得到了广泛应用。与传统边缘检测方法相比，小波变换具有多尺度分析、抗噪声等优点，能够更加有效地提取图像边缘信息。

2. 小波变换

小波变换是一种时频分析方法，它能够将信号分解到不同的尺度上进行分析。小波函数具有良好的局部化特性，能够有效地捕捉信号的突变和细节信息。小波变换的数学表达式如下：

3. 基于小波变换模量最大值 WTMM 算法

基于小波变换模量最大值 WTMM 算法是一种简单有效的图像边缘检测方法。该算法的基本思想是：将图像进行小波分解，然后计算各个尺度上的小波系数模量最大值，并将这些最大值作为图像边缘的响应值。具体步骤如下：

1. 对图像进行小波分解，得到不同尺度上的小波系数。

2. 计算各个尺度上的小波系数模量最大值。

3. 将这些最大值作为图像边缘的响应值。

4. 对响应值进行阈值处理，得到最终的边缘图像。

4. 结论

基于小波变换模量最大值 WTMM 算法是一种简单有效的图像边缘检测方法，该算法能够有效地提取图像边缘信息，并且具有良好的抗噪声性能。实验结果表明，WTMM 算法能够应用于各种图像的边缘检测，并取得良好的效果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张林.基于小波的金融危机时点探测与多重分形分析[J].管理科学学报, 2014, 17(10):12.DOI:10.3969/j.issn.1007-9807.2014.10.007.

[2] 王国臣,吕镇,赵化川,等.基于小波变换模极大值法的地下管道缺陷定位方法:CN202110048185.3[P].CN112881520A[2024-04-24].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合