改进二值图像边缘检测的原始代码

这个程序是在Matlab平台上编写的，用于优化二值图像的边缘。算法基于改进的Hildtich方法。

这是一个针对图像边缘检测的Matlab代码，利用二进小波技术，经过亲自测试，在Matlab软件上表现出色，效果显著。

function B=boundaries(BW,conn,dir) %输入二进制图像，跟踪目标边缘轮廓

这篇文章简要介绍了Matlab中用于图像边缘检测的基本程序。

小波变换在图像中的应用其实挺有趣的，是在边缘检测方面。图像边缘检测是用来识别图像中物体边界的关键技术，通常用于目标识别和图像分割。而小波变换通过多分辨率，可以同时在时间和频率域内对图像进行，尤其是在检测局部特征时，比传统的傅立叶变换更有优势。你可以通过不同尺度的小波变换来抓住图像中的细节变化，精确地定位边缘位置。比如，MATLAB 里有好几个现成的小波基函数，像 Haar、Daubechies 等，你可以根据需求选择合适的基函数，再用`wavedec`函数进行小波分解。做完之后，还可以通过阈值来进一步提高边缘检测的效果。如果你对图像边缘有兴趣，可以试试这段代码，感受下小波变换的神奇效果哦。

基于Posadas等人在Soil Sci上的研究，使用其方法计算二值图像的多重分形谱。

这是一段适用于Matlab软件的二进小波图像多尺度边缘检测代码，经过亲自测试，效果非常显著，强烈推荐给所有对此感兴趣的人使用。

我的毕业论文中使用的matlab图像处理边缘检测程序

利用Matlab源代码实现基于小波变换的多尺度图像边缘检测，通过优化算法提升检测精度。