matlab进行边缘检测小波变换
时间: 2023-07-22 10:06:05 浏览: 46
在 MATLAB 中进行小波变换边缘检测,可以使用以下步骤:
1. 读取图像,将其转换为灰度图像。
```matlab
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
```
2. 对图像进行小波分解。
```matlab
[c, s] = wavedec2(gray_img, 2, 'db4');
```
`c` 是小波分解后得到的系数矩阵,`s` 是小波分解后得到的结构体数组,其中包含了每个分解层的大小信息。
3. 对小波系数进行阈值处理,将小于某个阈值的系数置为0,保留大于等于阈值的系数。
```matlab
thr = wthrmngr('dw2ddenoLvl', c);
cnew = wthresh(c, 'h', thr);
```
`wthrmngr` 函数可以根据小波系数的分布情况计算出适合的阈值,`wthresh` 函数可以根据给定的阈值将小于阈值的系数置为0。
4. 对处理后的小波系数进行反小波变换,得到处理后的图像。
```matlab
new_img = waverec2(cnew, s, 'db4');
```
5. 对处理后的图像进行边缘检测,可以使用 `edge` 函数。
```matlab
edge_img = edge(new_img, 'canny');
```
`edge` 函数可以使用多种边缘检测算法,这里使用的是 Canny 算法。
完整的代码示例:
```matlab
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
[c, s] = wavedec2(gray_img, 2, 'db4');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLvl', c);
cnew = wthresh(c, 'h', thr);
new_img = waverec2(cnew, s, 'db4');
edge_img = edge(new_img, 'canny');
imshow(edge_img);
```