【边缘检测】基于小波变换的图像边缘检测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

边缘检测是图像处理中的基本任务之一，其目的是从图像中提取出感兴趣区域的边界。边缘通常对应于图像中亮度或颜色发生剧烈变化的地方，因此边缘检测可以帮助我们识别图像中的对象、结构和纹理。

小波变换

小波变换是一种时频分析工具，它可以将信号分解成一系列小波基函数的线性组合。小波基函数具有局部化和振荡的特性，可以有效地捕捉信号中的局部变化。

基于小波变换的边缘检测

基于小波变换的边缘检测方法利用小波基函数的局部化和振荡特性来检测图像中的边缘。具体步骤如下：

1. **小波分解：**将图像进行小波分解，得到一系列小波系数。

2. **边缘增强：**对小波系数进行处理，增强边缘对应的系数。通常使用以下方法：

   • **阈值化：**将小波系数与阈值进行比较，高于阈值的系数保留，低于阈值的系数置零。

   • **非极大值抑制：**沿每个像素的梯度方向搜索局部最大值，保留局部最大值，抑制其他系数。

3. **边缘连接：**将增强后的边缘系数连接起来，形成边缘图。

优势

基于小波变换的边缘检测方法具有以下优势：

• **局部化：**小波基函数的局部化特性使边缘检测能够准确地定位边缘。

• **多尺度：**小波变换可以提供图像的不同尺度的表示，从而可以检测不同尺度的边缘。

• **抗噪声：**小波变换具有抗噪声的特性，可以有效地去除图像中的噪声。

应用

基于小波变换的边缘检测方法广泛应用于图像处理的各个领域，包括：

• **对象识别：**通过检测图像中的边缘，可以识别和分割出图像中的对象。

• **医学影像：**在医学影像中，边缘检测可以帮助识别组织和器官的边界，用于疾病诊断和治疗。

• **遥感影像：**在遥感影像中，边缘检测可以帮助识别地物和提取土地利用信息。

结论

基于小波变换的边缘检测是一种有效且鲁棒的图像边缘检测方法。它利用小波基函数的局部化和振荡特性，可以准确地定位不同尺度的边缘。该方法广泛应用于图像处理的各个领域，为图像分析和理解提供了重要的基础。

📣 部分代码

function edgedetect_basedonWavelet()​%load woman;X=rgb2gray(imread('lena.jpg'));clear coef1;clear coef2;clear coef3;clear form;x=X;x=double(x);%200 line,300 column; line=250;column=250;J=6;Tu=7;smooth_area_num=20;edge_area_num=40;for i=1:line  coef1(i,:)=cwt(x(i,:),1,'bior4.4');  coef2(i,:)=cwt(x(i,:),2,'bior4.4');  coef3(i,:)=cwt(x(i,:),J,'bior4.4');end%正值1，负值0的矩阵temp表示(突变点左位置）

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]廖剑利.基于小波变换的图像边缘检测方法研究[D].湖南大学[2024-04-12].DOI:10.7666/d.y831842.

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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

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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

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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

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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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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9 雷达方面

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