基于小波变换的图像边缘检测

基于小波变换的图像边缘检测是一种常用的图像处理方法。其基本思想是将图像进行小波变换，然后通过对小波系数进行处理来实现边缘检测。具体步骤如下：

1. 将图像进行小波变换，得到小波系数矩阵。
2. 对小波系数矩阵进行阈值处理，将小于一定阈值的系数置为0，大于一定阈值的系数保留。
3. 对处理后的小波系数矩阵进行逆小波变换，得到边缘检测后的图像。

下面是一个基于Python的小波变换边缘检测的代码示例：

import pywt
import cv2
import numpy as np

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

# 小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')

# 阈值处理
coeffs_H = list(coeffs)
coeffs_H[0] = np.zeros(coeffs_H[0].shape)
for i in range(1, len(coeffs_H)):
    coeffs_H[i] = pywt.threshold(coeffs_H[i], np.std(coeffs_H[i]) / 2)

# 逆小波变换
img_H = pywt.idwt2(coeffs_H, 'haar')

# 显示结果
cv2.imshow('Original image', img)
cv2.imshow('Edge detection using Haar wavelet', img_H)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()