bianyuanjiance.zip_ricematlab_图片ricematlab资源-CSDN文库

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101 浏览量 2022-07-14 02:20:46 上传评论收藏 995B ZIP 举报

标题中的“bianyuanjiance.zip_rice matlab_图片rice matlab”表明这是一个关于使用MATLAB进行边缘检测的压缩包文件，特别提到了“rice”图片作为示例。描述中提到，“基于小波变换的图像边缘检测，如果把图片换成rice图片，效果会更加好”，这暗示了使用小波变换在处理特定类型的图像，如“rice”图片时，能获得更优的边缘检测结果。标签“rice_matlab”和“图片rice_matlab”进一步强调了这个例子与MATLAB中的“rice”图像处理有关。在MATLAB中，边缘检测是图像处理的重要部分，它用于识别和定位图像中的边界，这对于图像分析、特征提取和对象识别等任务至关重要。小波变换是一种强大的工具，它能够同时在时间和频率域中分析信号，因此在边缘检测中表现出色。相比于传统的边缘检测算法（如Canny、Sobel或Prewitt），小波变换可以提供更好的空间分辨率和频率分辨率，尤其是在处理非平稳信号或图像时。在“xiaobobianhuan.m”这个MATLAB脚本文件中，我们可以预期它包含了实现小波变换边缘检测的代码。通常，这样的脚本会包括以下几个步骤： 1. **读取图像**：使用`imread`函数读取“rice”图像。 2. **预处理**：可能包括图像灰度化（`rgb2gray`）、归一化（`normalize`）或平滑滤波（`imgaussfilt`）等操作，以减少噪声并准备进行小波分析。 3. **小波变换**：使用MATLAB的小波工具箱（Wavelet Toolbox）进行二维小波变换，例如`wavedec2`或`wavemorph2`函数，选择适当的小波基和分解层数。 4. **边缘检测**：分析小波系数以确定边缘位置。这可能涉及阈值处理，如软阈值或硬阈值，来去除高频噪声并保留边缘信息。 5. **后处理**：可能包括边缘细化（使用Canny或Hysteresis阈值）、边缘连接或填充等操作，以提高边缘检测的准确性和连续性。 6. **显示结果**：使用`imshow`函数将原始图像和边缘检测结果进行对比展示。小波变换边缘检测的优点在于它能够在多尺度上分析图像，适应不同尺度的边缘，并且对于图像的局部变化非常敏感，这使得它在处理像“rice”这样细节丰富的图像时特别有效。通过调整小波变换的参数，如小波类型、分解层数和阈值，可以优化边缘检测的效果，以满足特定的应用需求。这个MATLAB脚本“xiaobobianhuan.m”是一个实用的例子，展示了如何利用小波变换进行图像边缘检测，特别是对于具有复杂纹理或结构的“rice”图片，这种技术可以揭示出更清晰、更精确的图像边界信息。学习和理解这段代码可以帮助提升在MATLAB中进行图像处理的能力，特别是对于那些需要从图像中提取详细特征或者进行高级分析的项目。

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bianyuanjiance.zip （1个子文件）

xiaobobianhuan.m 4KB

clc; clear all; close all; X=rgb2gray(imread('laure.jpg')); x=X; x=double(x); line=250; column=250; J=6; Tu=7; smooth_area_num=20; edge_area_num=40; for i=1:line coef1(i,:)=cwt(x(i,:),1,'bior4.4'); coef2(i,:)=cwt(x(i,:),2,'bior4.4'); coef3(i,:)=cwt(x(i,:),J,'bior4.4'); end max=0; max_loc=0; max_num=15; for i=1:line j=1; while j<column-1 if (coef3(i,j)>0 & coef3(i,j+1)<0) | (coef3(i,j)<0 & coef3(i,j+1)>0 )%找到左位置j for k=j+1:column-1 if coef3(i,k)*coef3(i,j)>=0%找到右位置k for m=j:k if abs(coef3(i,m))>max max=abs(coef3(i,m)); max_loc=m; end end if max>max_num form(i,max_loc)=1; end j=k; max=0; break; end end%for k if k==column-1 j=column-1; end else j=j+1; end%if end%while end%对列作小波变换 x=x'; for i=1:line coef1(i,:)=cwt(x(i,:),1,'bior4.4'); coef2(i,:)=cwt(x(i,:),2,'bior4.4'); coef3(i,:)=cwt(x(i,:),J,'bior4.4'); end %正值1，负值0的矩阵temp表示(突变点左位置） max=0; max_loc=0; for i=1:line j=1; while j<column-1 if (coef3(i,j)>0 & coef3(i,j+1)<0) | (coef3(i,j)<0 & coef3(i,j+1)>0 )%找到左位置j for k=j+1:column-1 if coef3(i,k)*coef3(i,j)>=0%找到右位置k for m=j:k if abs(coef3(i,m))>max max=abs(coef3(i,m)); max_loc=m; end end if max>max_num form(max_loc,i)=1; end j=k; max=0; break; end end%for k if k==column-1 j=column-1; end else j=j+1; end%if end%while end for i=2:line-2 for j=2:column-2 %链长为1 if form(i,j-1)==0 & form(i,j+1)==0 & form(i-1,j-1)==0 & form(i-1,j)==0 & form(i-1,j+1)==0 & form(i+1,j-1)==0 & form(i+1,j)==0 & form(i+1,j+1)==0 form(i,j)=0;% end if form(i,j)==1 & form(i,j+1)==1 & sum(sum(form(i-1:i+1,j-1:j+2)))==2 form(i,j)=0; form(i,j+1)=0; end if form(i,j)==1 & form(i+1,j)==1 & sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+1)))==2 form(i,j)=0; form(i+1,j)=0; end if form(i,j)==1 & form(i+1,j+1)==1 & sum(sum(form(i:i+1,j:j+1)))==2 if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==3 & ( form(i-1,j+2)==1 | form(i+2,j-1)==1) form(i,j)=0; form(i+1,j+1)=0; end if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==4 & form(i-1,j+2)==1 & form(i+2,j-1)==1 form(i,j)=0; form(i+1,j+1)=0; end end if form(i,j+1)==1 & form(i+1,j)==1 & sum(sum(form(i:i+1,j:j+1)))==2 if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==3 & ( form(i-1,j-1)==1 | form(i+2,j+2)==1) form(i,j+1)=0; form(i+1,j)=0; end if sum(sum(form(i-1:i+2,j-1:j+2)))==4 & form(i-1,j-1)==1 & form(i+2,j+2)==1 form(i,j+1)=0; form(i+1,j)=0; end end end end max=0; for i=3:line-3 for j=3:column-3 s=sum(sum(form(i-2:i+2,j-2:j+2))); for m=i-2:i+2 for n=j-2:j+2 if s>=7 & abs(coef3(m,n))<=s*3 form(m,n)=0; end end end end end figure; imshow(form, []);