基于小波变换的多尺度边缘检测的matlab代码
时间: 2023-11-14 22:59:25 浏览: 83
以下是基于小波变换的多尺度边缘检测的 MATLAB 代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 转换为灰度图像
img = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
% 定义小波滤波器
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('haar');
% 进行多尺度小波变换
[c,s] = wavedec2(img,2,Lo_D,Hi_D);
% 重构第一级小波系数
A1 = waverec2(c,s,Lo_R,Hi_R);
% 重构第二级小波系数
cA2 = appcoef2(c,s,Lo_R,Hi_R);
H2 = detcoef2('h',c,s,2);
V2 = detcoef2('v',c,s,2);
D2 = detcoef2('d',c,s,2);
% 计算边缘图像
edgeImg = mat2gray(abs(H2) + abs(V2) + abs(D2));
% 显示边缘图像
subplot(2,2,2);
imshow(edgeImg);
title('Edge Image');
% 进行多尺度小波变换
[c,s] = wavedec2(edgeImg,2,Lo_D,Hi_D);
% 重构第一级小波系数
A1 = waverec2(c,s,Lo_R,Hi_R);
% 重构第二级小波系数
cA2 = appcoef2(c,s,Lo_R,Hi_R);
H2 = detcoef2('h',c,s,2);
V2 = detcoef2('v',c,s,2);
D2 = detcoef2('d',c,s,2);
% 计算边缘图像
edgeImg2 = mat2gray(abs(H2) + abs(V2) + abs(D2));
% 显示边缘图像
subplot(2,2,3);
imshow(edgeImg2);
title('Multi-scale Edge Image');
% 进行多尺度小波变换
[c,s] = wavedec2(edgeImg2,2,Lo_D,Hi_D);
% 重构第一级小波系数
A1 = waverec2(c,s,Lo_R,Hi_R);
% 重构第二级小波系数
cA2 = appcoef2(c,s,Lo_R,Hi_R);
H2 = detcoef2('h',c,s,2);
V2 = detcoef2('v',c,s,2);
D2 = detcoef2('d',c,s,2);
% 计算边缘图像
edgeImg3 = mat2gray(abs(H2) + abs(V2) + abs(D2));
% 显示边缘图像
subplot(2,2,4);
imshow(edgeImg3);
title('Multi-scale Edge Image');
```
代码中首先读取图像并转换为灰度图像,然后定义小波滤波器并进行两级小波变换。接着,计算边缘图像,再对其进行两级小波变换,最后得到多尺度的边缘图像。最后,分别显示原始图像、单尺度边缘图像和多尺度边缘图像。