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MATLAB实现多尺度边缘检测系统：小波变换与Canny算法融合
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB开发了一种结合小波分解和Canny算子的多尺度边缘检测方法。通过对图像进行多级小波分解提取高频细节，并应用改进的Canny算法进行边缘精确定位，适用于复杂场景下的边缘识别任务。
详 情 说 明
基于小波变换与Canny算法的多尺度边缘检测系统
项目介绍
本项目实现了一种先进的边缘检测方法，通过结合小波多尺度分析与改进的Canny算子，显著提升了边缘检测的精度与完整性。系统采用离散小波变换对图像进行多尺度分解，在不同分辨率下提取高频细节信息，然后应用优化的Canny算法进行边缘提取，最后通过智能融合策略整合各尺度边缘信息，获得优于传统单一尺度方法的检测效果。
功能特性
- 多尺度分析能力：利用离散小波变换实现图像的多级分解，捕捉从粗到细的边缘特征
- 改进的Canny算法：采用自适应阈值与非极大值抑制技术，提升边缘连续性与抗噪性能
- 智能边缘融合：基于权重系数的多尺度边缘融合策略，保留显著边缘同时抑制虚假边缘
- 全面输出结果：提供各尺度边缘图、融合结果、热力图及量化统计报告
- 参数灵活可调：支持小波分解层数、阈值参数、权重系数等关键参数自定义设置
使用方法
基本使用
- 准备待检测的灰度图像（JPG、PNG、BMP等格式）
- 运行主程序，系统将使用默认参数进行处理
- 查看生成的边缘检测结果图像和统计报告
高级配置
用户可通过修改参数配置来优化检测效果：- 设置小波分解层数（通常3-5层）
- 调整Canny算法的高低阈值比例
- 自定义各尺度的边缘融合权重
- 指定输出图像的分辨率和格式
系统要求
硬件环境
- 内存：至少4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
- 存储空间：500MB可用空间
软件环境
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- Wavelet Toolbox
文件说明
主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像预处理、小波多尺度分解、各尺度边缘检测算法执行、多源边缘信息融合以及结果可视化与输出等功能模块。该文件实现了从原始图像输入到最终边缘检测结果生成的完整流水线操作，并提供了参数配置接口供用户调整算法关键参数。
