基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码

基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码(在Matlab7.0下运行) clear all;

load wbarb;

I = ind2gray(X,map);imshow(I);

I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);figure;imshow(I1);

[N,M] = size(I);

h = [0.125,0.375,0.375,0.125];

g = [0.5,-0.5];

delta = [1,0,0];

J = 3;

a(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0;

dx(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0;

dy(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0;

d(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0;

a(:,:,1,1) = conv2(h,h,I,'same');

dx(:,:,1,1) = conv2(delta,g,I,'same');

dy(:,:,1,1) = conv2(g,delta,I,'same');

x = dx(:,:,1,1);

y = dy(:,:,1,1);

d(:,:,1,1) = sqrt(x.^2+y.^2);

I1 = imadjust(d(:,:,1,1),stretchlim(d(:,:,1,1)),[0 1]);figure;imshow(I1);

lh = length(h);

lg = length(g);

for j = 1:J+1

lhj = 2^j*(lh-1)+1;

lgj = 2^j*(lg-1)+1;

hj(1:lhj)=0;

gj(1:lgj)=0;

for n = 1:lh

hj(2^j*(n-1)+1)=h(n);

end

for n = 1:lg

gj(2^j*(n-1)+1)=g(n);

end

a(:,:,1,j+1) = conv2(hj,hj,a(:,:,1,j),'same');

dx(:,:,1,j+1) = conv2(delta,gj,a(:,:,1,j),'same');

dy(:,:,1,j+1) = conv2(gj,delta,a(:,:,1,j),'same');

x = dx(:,:,1,j+1);

y = dy(:,:,1,j+1);

dj(:,:,1,j+1) = sqrt(x.^2+y.^2);

I1 = imadjust(dj(:,:,1,j+1),stretchlim(dj(:,:,1,j+1)),[0 1]);figure;imshow(I1); End

边缘提取的简介：

边缘检测一种定位二维或三维图像中的对象的边缘的系统。通过输入端（310）接收表示该图像的各元素值的数据元素集。该数据集被存储在存储装置（320）中。处理器（340）确定该图像中的对象的边缘。该处理器计算所述数据元素的至少一阶和/或二阶导数，并且计算该图像的等照度线曲率，所述曲率由κ标识。该处理器还确定校正因数α，该校正因数α对于由对象的曲率和/或所述数据的模糊造成的边缘错位进行校正。该校正因数α取决于所述等照度线曲率κ。然后，该处理器确定取决于所计算出的导数和所述等照度线曲率的算子的过零点。该系统的输出端（330）提供对于该图像中的边缘位置的指示。

图像边缘检测的基本步骤：

1. 滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。

2. 增强。增强算法将领域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。

3. 检测。但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。

4. 定位。精确确定边缘的位置。

clear;clc % 清理工作空间

load wbarb; % 装载原始图像

subplot(221); % 新建窗口

image(X); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('原始图像'); % 设置图像标题

axis square; % 设置显示比例,生成含噪图像并图示

init=2055615866; % 初始值

randn('seed',init); % 随机值

XX=X+8*randn(size(X)); % 添加随机噪声

subplot(222); % 新建窗口

image(XX); % 显示图像

colormap(map); % 设置色彩索引图

title('含噪图像'); % 设置图像标题

axis square; %用小波函数coif2 对图像XX 进行2 层分解

[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2'); % 分解

n=[1,2]; % 设置尺度向量

p=[10.28,24.08]; % 设置阈值向量,对高频小波系数进行阈值处理

%nc=wthcoef2('h',c,l,n,p,'s');

%nc=wthcoef2('v',c,l,n,p,'s');

nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');

X1=waverec2(nc,l,'coif2'); % 图像的二维小波重构

subplot(223); % 新建窗口

image(X1); % 显示图像

colormap(map); %设置色彩索引图

title('第一次消噪后的图像'); % 设置图像标题