二进小波变换图像边缘检测matlab代码

二进小波变换图像边缘检测是一种使用小波变换来检测图像边缘的方法。下面是一个使用Matlab实现的二进小波变换图像边缘检测的代码[^1]：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行二进小波变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');

% 设置阈值
threshold = 0.1 * max(abs(cD(:)));

% 对小波系数进行阈值处理
cD_thresholded = cD .* (abs(cD) > threshold);

% 对阈值处理后的小波系数进行逆变换
reconstructed_img = idwt2(cA, cH, cV, cD_thresholded, 'haar');

% 显示原始图像和边缘检测结果
subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(reconstructed_img), title('边缘检测结果');

这段代码首先读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用二进小波变换（使用Haar小波）对灰度图像进行分解，得到近似系数（cA）和水平（cH）、垂直（cV）以及对角线（cD）细节系数。接下来，根据设定的阈值，对细节系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。最后，使用逆小波变换将处理后的系数重构为边缘检测结果，并将原始图像和边缘检测结果显示出来。