小波变换边缘检测matlab代码小波图像边缘检测 该代码实现了Mallat和Hwang（1992）的方法，该方法使用小波变换模量最大值方法检测图像中的边缘。 如参考文献中所述，此方法类似于Canny边缘检测方法，但在小波变换的上下文中进行了解释。 本文概述了通过“平滑函数”及其部分导数构造的小波。 在这里，选择的平滑函数是联合正态二维零均值方差高斯分布，部分是由于其在边缘检测和图像处理方法中的现有应用。 samples/目录包含一些样本输入图像和带有某些参数的代码输出。 输出文件名可以解释如下： s${integer}代表算法评估时的二进比例因子的指数。 因此s4表示生成的输出图像的比例因子为2 ^ 4。 t${number}代表最终阈值，该阈值用于消除图像中的任何残留噪声。 因此， t015表示从最终输出图像中删除了所有低于0.15的最终像素值。 要运行代码，请在matlab中打开wtmm.m文件，并将img_file_name值更改为图像的相对文件路径（最好是JPEG格式）。 然后，在运行代码之后，将弹出一个窗口，允许您保存输出图像。 在代码中调整scale和threshold值可

自己编的deriche边缘检测算子的matlab代码，效果很好。可能还有不准确的地方。希望搞相关研究的同学可以与我交流。

一种基于小波变化的图像边缘检测matlab程序

基于小波变换的多尺度图像边缘检测能够更好的抑制噪声，尺度融合使边缘结构更加清晰。

边缘检测该算法采用的是样条小波，为了更好的检测边缘，用a tuous 算法代替了mallat算法。

使用sobel算子，canny算子，用于检测图像边缘，得到边缘检测结果显示

matlab数字图像处理系统，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

里面有一个关于边缘检测的matlab程序，是用小波做的基于多尺度模极大值边缘检测

MATLAB程序，可用。 一条直线的链码应满足 3 个条件：（1）最多只有两个相邻的基元(码)出现，且它们之差的绝对值模 8为 1；（2）上述两个码的其中之一只能单独出现；（3）这个单独出现的码一定是均匀分布在整个直线链码之中。 从直线上的一个点移到下一个点的过程，一定对应着Freeman 链码的 8 个基元之一，这是因为每个光栅点(像素)的 8 个相邻光栅点的方向及距离，恰恰与 Freeman 链码的 8个基元的方向及长度相一致。因此，可以利用 Freeman 链码 的条件来研究直线的识别。

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