基于小波变换的边缘检测的matlab代码

以下是基于小波变换的边缘检测的MATLAB代码，主要利用了小波变换的多分辨率特性和边缘信息的局部化特性：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 将灰度图像转换为双精度型
img_double = im2double(gray_img);

% 小波变换
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(img_double, 'haar');

% 多尺度边缘检测
for i = 1:3
    % 将低频信号LL按2的(i-1)次方缩小
    LL = imresize(LL, 1/2^(i-1));
    % 将高频信号LH, HL, HH按2的(i-1)次方缩小
    LH = imresize(LH, 1/2^(i-1));
    HL = imresize(HL, 1/2^(i-1));
    HH = imresize(HH, 1/2^(i-1));
    % 将高频信号加权求和
    W = abs(LH) + abs(HL) + abs(HH);
    % 对加权后的图像进行二值化处理
    W_threshold = graythresh(W);
    W_binary = im2bw(W, W_threshold);
    % 将二值化后的图像进行膨胀操作，增强边缘
    se = strel('disk', 2);
    W_binary_dilate = imdilate(W_binary, se);
    % 将边缘信息与低频信号LL合并
    LL = LL + W_binary_dilate;
end

% 将处理后的LL信号进行小波反变换得到边缘检测结果
edge_img = idwt2(LL, LH, HL, HH, 'haar');
% 将图像缩放到原始大小
edge_img = imresize(edge_img, size(gray_img));

% 显示结果
subplot(121); imshow(gray_img); title('原始图像');
subplot(122); imshow(edge_img); title('边缘检测结果');

运行上述代码后，将会显示原始图像和边缘检测结果两张图像。需要注意的是，上述代码中使用了Haar小波变换，也可以使用其他小波变换进行边缘检测。