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基于小波变换的图像边缘检测算法研究的任务书
一、选题背景及意义
图像边缘检测是数字图像处理中的一个基本问题，其主要目的是寻找图像中的物体轮廓和边缘信息。边缘是图像中亮度或色彩变化显著的区域，边缘检测是数字图像处理的基础性操作之一，它被广泛应用于计算机视觉、机器人视觉、医学影像分析、航空航天等领域。
小波变换是一种分析信号的数学方法，它能够在不同的时间尺度上对信号进行分解，使得在高频和低频上的细节信息和整体信息都能够得到保留。图像处理中应用小波变换，可以将图像进行多层分解，得到不同频段和不同方向的细节信息，从而实现更加精确的边缘检测。
因此，基于小波变换的图像边缘检测算法具有较高的研究价值和应用前景。该算法可以对图像进行多尺度分解和边缘检测，能够处理模糊、噪声等问题，提高了图像边缘检测的准确性和稳定性。
二、研究内容
本研究的主要内容是基于小波变换的图像边缘检测算法研究。具体研究内容包括以下几个方面：
1.小波变换原理和基本算法的研究。通过阅读相关文献，对小波变换原理和基本算法进行深入学习和研究。
2.图像多尺度分解算法的设计。将基于小波变换的多尺度分解算法应用于图像处理领域，实现对图像的多尺度分解，并将不同尺度和不同方向的信息提取出来。
3.图像边缘检测算法的设计。通过对多尺度分解后的图像信息进行处理，实现对图像边缘的检测，并对检测结果进行评估和分析。
4.算法实现与优化。对设计好的算法进行编程实现，并进行性能优化，提高算法的运行效率和准确性。
三、研究步骤
1.文献综述。对小波变换和图像边缘检测的相关文献进行综合分析和阅读，对国内外相关研究进行梳理和总结。
2.小波变换算法研究。通过自学和查阅相关文献，对小波变换的原理和基本算法进行学习和研究。
3.图像多尺度分解算法的设计。利用Matlab等工具，将小波变换应用于图像处理领域，实现对图像的多尺度分解。
4.图像边缘检测算法的设计。在多尺度分解的基础上，通过Matlab等工具，实现对图像边缘的检测，并进行结果评估和分析。
5.算法实现与测试。通过Matlab等工具，将设计好的算法进行编程实现，并进行性能测试和优化。
6.撰写研究报告。对研究结果进行总结和归纳，撰写研究报告，进行展示和交流。
四、预期目标
本研究旨在设计一种基于小波变换的图像边缘检测算法，并对该算法进行实现和测试。预期可以实现以下目标：
1.设计一种基于小波变换的图像多尺度分解算法，并将其应用于图像边缘检测。
2.实现对图像边缘的检测，并对检测结果进行评估和分析，验证算法的有效性和可行性。
3.对算法进行优化，提高算法的运行效率和准确性。
4.完成研究报告，并对研究结果进行总结和归纳。
五、参考文献
1.CannyJ.Acomputationalapproachtoedgedetection[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1986,8(6):679-698.
2.MallatSG.Atheoryformultiresolutionsignaldecomposition:Thewaveletrepresentation[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1989,11(7):674-693.
3.HeJ,WangTD.Wavelet-basededgedetection[C]//Proceedingsofthe2008internationalconferenceonadaptiveandintelligentsystems.SpringerBerlinHeidelberg,2008:371-378.
4.GuoJ,GaoZ,LiuY.Imageedgedetectionbasedonthewavelettransform[C]//20145thIEEEInternationalConferenceonSoftwareEngineeringandServiceScience.IEEE,2014:297-300.
5.吴建.基于小波变换的图像边缘检测算法的研究与实现[D].安徽工程大学,2012.