基于小波变换的图像边缘检测算法仿真实现学生姓名：XX指导教师：xxx专业班级：电子信息学号：***********学院：计算机与信息工程学院二〇一五年五月二十日摘要数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础，是图像识别中提取图像特征一个重要方法。目前在边缘检测领域已经提出许多算法，但是提出的相关理论和算法仍然存在很多

课程设计报告设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院：专业：班级：学号：学生姓名：电子邮件：时间：年月成绩：指导教师：数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I目录1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1)1.1理论背景 (1)1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1)1.3国内外研究现状分析 (2)

第一章图像边缘的定义引言在实际的图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，被经常用于到较高层次的特征描述，图像识别。图像分割，图像增强以及图像压缩等的图像处理和分析中，从而可以对图像进行进一步的分析和理解。由于信号的奇异点或突变点往往表现为相邻像素点处的灰度值发生了剧烈的变化，我们可以通过相邻像素灰度分布的梯度来反映这种变化。根据这一特点，人们提出了

基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码(在Matlab70下运行)

小波在图像边缘检测中的应用（比较几种算法）检测技术与自动化装置 梅峰 0911********图像边缘是描述图像最基本、最有意义的特征，故边缘检测是计算机视觉和图像处理领域最经典的研究课题之一，边缘检测的主要目的是对一图像灰度变化进行度量、检测和定位。边缘检测器的工作既要将高频信号从图像中分离出来，又要区分边缘和噪声，准确的标定边缘位置。小波被誉为“数学显微

基于B样条小波的图像边缘检测周何，黄山，盛贤（四川大学电气信息学院自动化系，成都市610065；）摘要：研究图像边缘优化检测问题。针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度，经典的边缘检测方法Canny算法中的高斯平滑函数边缘定位精确度较低，导致图像缓变边缘信息丢失和假边缘的现象。在Canny最优边缘检测准则下，引入了渐进最优的B样条小波函数，采用小波变换应用于

数字图像处理小波变换

matlab小波变换图像边缘检测源代码.m

基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码(在Matlab7.0下运行) clear all;load wbarb;I = ind2gray(X,map);imshow(I);I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);figure;imshow(I1);[N,M] = size(I);h = [0.125,0.375,

基于小波边缘检测和S-UNIWARD的图像空域隐写术

20世纪90年代，随着小波分得到迅速发展，小波开始应用于边缘检测。作为研究非平稳信号的工具，小波分析在边缘检测方面具有得天独厚的优势，Mallat在这一方面做了不少的工作。下面是一个Matlab仿真的代码。代码如下：clear all;load wbarb; %小波变换边缘提取程序I = ind2gray(X,map);%检索图转成灰度图imshow(I);

基于小波变换多尺度边缘检测分析物体边缘通常存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间。它能够勾画出物体的几何轮廓特征,能够传递多种信息,能够描述物体景象的重要特征,为人们描述或识别目标、解释图像提供有价值的、重要的特征参数。这些信息对人们进行高层次的处理(如图像滤波、特征描述、模式识别等)有着重要的影响。因此,图像边缘检测在图像处理中显得尤为重要和关键。自

　第24卷第2期 阜阳师范学院学报(自然科学版) V o l.24,N o.2　2007年6月 Journal of Fuyang T eachers Co llege(N atural Science) Jun.2007基于小波变换的多尺度图像边缘检测郦丹芸1,2,陶　亮1,詹小四2(1.安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥　230039;2.阜阳师范学

基于小波变换的边缘检测

第4章 小波变换与图像处理