基于小波的matlab做边缘提取的代码.rar_基于小波的边缘提取_小波边缘_小波边缘_小波Matlab

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25 浏览量 2022-09-21 20:34:35 上传评论 1 收藏 36KB RAR 举报

边缘检测是图像处理中的关键技术，它能够帮助我们识别和定位图像中的边界，从而提取出图像的重要特征。在基于小波的边缘提取中，MATLAB是一个常用且强大的工具，因为其丰富的函数库和友好的编程环境。本文将深入探讨基于小波的边缘提取原理以及如何在MATLAB中实现这一过程。小波分析是一种多分辨率分析方法，它能够同时在时间和频率域中提供信息，非常适合于处理非平稳信号，如图像边缘。小波函数具有局部化特性，可以对图像进行多尺度分析，从而在不同尺度上检测边缘。在MATLAB中，实现小波边缘提取通常包括以下几个步骤： 1. **小波分解**：我们需要对图像进行小波分解。MATLAB提供了`wavedec2`函数用于二维图像的小波分解，它将图像分解为多个细节（高频）和平均（低频）系数。例如： ```matlab [C, s] = wavedec2(img, level, 'db4'); % img为图像，level为分解层数，'db4'为小波基 ``` 2. **阈值处理**：接下来，我们需要对分解得到的小波系数进行阈值处理。这一步是为了消除噪声并保留边缘信息。MATLAB的`wthcoef2`函数可以实现这个功能，通过设置合适的阈值来去除低能量系数： ```matlab threshold = graythresh(s(1)); % 计算自适应阈值 detail_coeffs = wthcoef2('h', C, s, 'db4', threshold); ``` 3. **重构图像**：然后，利用处理后的小波系数进行重构，得到边缘增强的图像。MATLAB的`waverec2`函数用于重构图像： ```matlab edge Enhanced_img = waverec2(detail_coeffs, s, 'db4'); ``` 4. **边缘检测**：我们可以使用传统的边缘检测算法，如Canny、Sobel或Prewitt等，对增强后的图像进行处理，进一步细化边缘。MATLAB的`edge`函数可用于实现这些算法： ```matlab edges = edge(Enhanced_img, 'Canny'); % 使用Canny算法 ``` 5. **结果可视化**：为了观察结果，我们可以将原始图像和边缘检测结果进行显示： ```matlab figure; subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('Original Image'); subplot(1, 2, 2), imshow(edges), title('Detected Edges'); ``` 以上就是基于小波的边缘提取的基本流程。在实际应用中，可能还需要根据具体需求调整阈值、选择不同小波基或优化算法参数。通过学习提供的MATLAB代码，你可以更好地理解这一过程，并将其应用到其他图像处理项目中。基于小波的边缘提取利用了小波分析的多尺度特性，能在不同尺度上检测和定位图像边缘，有效地处理噪声，并在MATLAB环境中提供了方便的实现方式。对于图像处理初学者和专业人士来说，这是一个值得掌握的重要技术。

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基于小波的matlab做边缘提取的代码.rar （2个子文件）

用matlab做边缘提取的代码

lena.JPG 35KB

edgedetect_basedonWavelet.m 5KB

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） max=0; max_loc=0; max_num=15; for i=1:line j=1; while j<column-1 if (coef3(i,j)>0 & coef3(i,j+1)<0) | (coef3(i,j)<0 & coef3(i,j+1)>0 )%找到左位置j for k=j+1:column-1 if coef3(i,k)*coef3(i,j)>=0%找到右位置k for m=j:k if abs(coef3(i,m))>max max=abs(coef3(i,m)); max_loc=m; end end if max>max_num form(i,max_loc)=1; end j=k; max=0; break; end end%for k if k==column-1 j=column-1; end else j=j+1; end%if end%while end %for i=1:line % for j=1:column % if abs(coef1(i,j))>=2*abs(coef2(i,j)) %是否加绝对值？!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! % form(i,j)=0;%第一种方法去噪声 % end % end %end %***************************************************** %对列作小波变换 x=x'; 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） max=0; max_loc=0; for i=1:line j=1; while j<column-1 if (coef3(i,j)>0 & coef3(i,j+1)<0) | (coef3(i,j)<0 & coef3(i,j+1)>0 )%找到左位置j for k=j+1:column-1 if coef3(i,k)*coef3(i,j)>=0%找到右位置k for m=j:k if abs(coef3(i,m))>max max=abs(coef3(i,m)); max_loc=m; end end if max>max_num form(max_loc,i)=1; end j=k; max=0; break; end end%for k if k==column-1 j=column-1; end else j=j+1; end%if end%while end %包括噪声在内的所有极值点① %for i=1:line % for j=1:column % if abs(coef1(i,j))>=2*abs(coef2(i,j)) %是否加绝对值？!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! % form(i,j)=0;%第一种方法去噪声 % end % end %end %此处添加用第二种方法去噪!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!② 结束 for i=2:line-2 for j=2:column-2 %链长为1 if form(i,j-1)==0 & form(i,j+1)==0 & form(i-1,j-1)==0 & form(i-1,j)==0 & form(i-1,j+1)==0 & form(i+1,j-1)==0 & form(i+1,j)==0 & form(i+1,j+1)==0 form(i,j)=0;% end %**************************************** %链长为2 %0000 %0110 %0000 if form(i,j)==1 & form(i,j+1)==1 & sum(sum(form(i-1:i+1,j-1:j+2)))==2 form(i,j)=0; form(i,j+1)=0; end %000 %010 %010 %000 if form(i,j)==1 & form(i+1,j)==1 & sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+1)))==2 form(i,j)=0; form(i+1,j)=0; end %0000 %0100 %0010 %0000 if form(i,j)==1 & form(i+1,j+1)==1 & sum(sum(form(i:i+1,j:j+1)))==2 if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==3 & ( form(i-1,j+2)==1 | form(i+2,j-1)==1) form(i,j)=0; form(i+1,j+1)=0; end if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==4 & form(i-1,j+2)==1 & form(i+2,j-1)==1 form(i,j)=0; form(i+1,j+1)=0; end end %0000 %0010 %0100 %0000 if form(i,j+1)==1 & form(i+1,j)==1 & sum(sum(form(i:i+1,j:j+1)))==2 if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==3 & ( form(i-1,j-1)==1 | form(i+2,j+2)==1) form(i,j+1)=0; form(i+1,j)=0; end if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==4 & form(i-1,j-1)==1 & form(i+2,j+2)==1 form(i,j+1)=0; form(i+1,j)=0; end end end end %!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1!! max=0; for i=3:line-3 for j=3:column-3 s=sum(sum(form(i-2:i+2,j-2:j+2))); for m=i-2:i+2 for n=j-2:j+2 if s>=7 & abs(coef3(m,n))<=s*3 form(m,n)=0; end end end end end %显示form即为边缘检测图像 i=1; imshow(form,[]); end

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