基于Matlab的小波变换边缘检测代码-ECE_251C项目

简介：
本项目为ECE_251C课程作业，利用MATLAB实现小波变换进行图像边缘检测。通过编程实践深入理解信号处理技术在图像分析中的应用。 我们将小波变换集成到整体嵌套边缘检测（HED）算法中以提高其性能。我们使用官方的HED代码作为基础，并引入了两种不同的小波变换：Haar和双正交4.4小波，从而增强算法的表现力。 对于实验过程中的各种方法及其结果，我们将进行详细的描述与讨论，并对不同情况下的效果做出可能的解释。执行此程序需要具备Python3.6、PyTorch1.0（CUDA9, CUDNN7）和MATLABR2018b环境的支持条件。 准备阶段包括： - 克隆存储库：可以使用命令行工具，通过输入`git clone https://github.com/chaitanyaspatil/Edge_Detection_ECE_251C.git`来完成。 - 下载数据集文件并解压至对应目录下。具体操作为切换到相应文件夹后运行wget和tar命令： `cd Edge_Detection_ECE_251C`, 然后执行 `wget https://cseweb.ucsd.edu/~weijian/static/datasets/hed/hed-data.tar` 和 `tar xvf ./hed-data.tar`。 - 生成Haar与Bior小波分解的数据集。对于训练数据，进入train_dataset_g文件夹并进行相应操作以重新编写代码或修改现有脚本内容来实现目标。 以上步骤将帮助你成功地整合和测试改进后的HED算法及其性能提升效果。