三次 B 样条小波变换

三次B样条小波变换是一种基于小波变换的图像处理方法，它可以将图像分解为不同尺度的细节和低频部分，从而实现图像的多尺度分析和处理。具体步骤如下：

1. 将图像的轮廓线转换成B样条曲线。

2. 对B样条曲线进行小波变换，得到不同尺度的细节和低频部分。

3. 利用自适应阈值方法提取每种尺度下的图像边缘。

4. 综合多尺度边缘信息，形成新的图像。

下面是一个Python实现的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 将图像转换为B样条曲线
spline = cv2.createSpline(img, cv2.CV_32F)

# 进行小波变换
coeffs = cv2.dwt(spline, 'db1')

# 提取每种尺度下的图像边缘
edges = []
for i in range(len(coeffs)):
    edge = cv2.Canny(coeffs[i], 100, 200)
    edges.append(edge)

# 综合多尺度边缘信息，形成新的图像
new_img = np.zeros_like(img)
for i in range(len(edges)):
    new_img += edges[i]

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('new image', new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()