图像边缘检测matlab代码实现

在MATLAB中实现图像边缘检测，可以利用小波变换来执行边缘检测任务。具体来说，我们可以参考小波边缘检测的代码，如`edge-detection-wavelets`[^2]，它基于Mallat和Hwang（1992）提出的模极大值方法。这种方法的工作原理是通过计算小波系数的模，找到信号变化最显著的位置，即图像边缘。

以下是使用MATLAB实现小波边缘检测的基本步骤：

1. 导入所需库并读取图像：

   % 加载图像
   img = imread('your_image.jpg');

2. 应用小波变换：

   % 使用Haar小波（或其他选择的小波基）
   [cA, cD] = wavedec2(img, 'haar');

3. 计算小波系数的模：

   modulus = sqrt(cA.^2 + cD.^2);

4. 执行模极大值操作：

   edge_map = imreconstruct('wavedec', modulus, 'haar');

5. 可能还需要进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）以消除噪声点：

   edges = edge_map > threshold; % 设置阈值

6. 最终得到边缘检测结果：

   imshow(edges);

请注意，实际应用时可能需要调整参数，比如阈值`threshold`，以获得最佳效果。完整代码通常会包含对不同小波基的选择、多尺度分析以及边缘连接的优化部分。