小波变换边缘检测matlab

小波变换可以用于边缘检测，其中一种常见的方法是基于小波变换的多分辨率分析技术，也称为小波分析。

以下是在MATLAB中进行小波边缘检测的基本步骤：

1. 加载图像并将其转换为灰度图像。

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对图像进行小波变换。

[cA, cH, cV, cD] = dwt2(gray_img, 'haar');

其中，`cA`是逼近系数，`cH`、`cV`和`cD`分别是水平、垂直和对角线细节系数。

3. 根据所需的分辨率级别选择要保留的系数。

level = 3;
cA = wkeep2(cA, size(gray_img)/(2^level));
cH = wkeep2(cH, size(gray_img)/(2^level));
cV = wkeep2(cV, size(gray_img)/(2^level));
cD = wkeep2(cD, size(gray_img)/(2^level));

4. 对保留的系数进行小波反变换。

reconstructed_img = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar', size(gray_img));

5. 通过比较原始图像和重建图像之间的差异来检测边缘。

edge_map = abs(gray_img - reconstructed_img);

6. 可以通过对边缘图进行二值化来进一步增强边缘。

threshold = graythresh(edge_map);
binary_edge_map = imbinarize(edge_map, threshold);

这样，就可以完成基于小波变换的边缘检测。