1. 本选题研究的目的及意义
图像边缘检测作为图像处理和计算机视觉领域的关键技术之一，在目标识别、图像分割、图像压缩等方面具有至关重要的作用。
基于小波变换的图像边缘检测方法，利用小波变换良好的时频局部化特性和多分辨率分析能力，为图像边缘的精确定位和提取提供了有效手段。
本选题旨在研究基于小波变换的图像边缘检测方法，并对其进行改进和优化，以提高图像边缘检测的精度和效率，为相关应用领域提供更可靠的技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像边缘检测一直是图像处理和计算机视觉领域的研究热点之一，国内外学者在基于小波变换的图像边缘检测方向进行了大量的研究，并取得了丰富的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于小波变换的图像边缘检测领域取得了一系列成果，例如：提出了一种基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法，该算法利用小波变换对图像进行多尺度分解，并通过寻找模极大值来确定图像边缘；研究了基于小波包变换的图像边缘检测方法，利用小波包变换对图像进行更精细的频率分解，提高了边缘检测的精度；将小波变换与其他图像处理技术相结合，如数学形态学、模糊理论等，进一步提高了边缘检测的鲁棒性和抗噪性。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于小波变换的图像边缘检测方法，包括以下几个方面的内容：1.深入研究小波变换理论，分析不同小波基函数的特性，例如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等，以及它们对边缘检测的影响。
2.研究现有的基于小波变换的图像边缘检测算法，例如基于小波变换模极大值的边缘检测算法、基于小波包变换的边缘检测算法等，分析其优缺点，并针对其不足之处，提出改进的方法。
3.针对具体应用场景，对改进后的算法进行仿真实验，并与传统边缘检测算法进行对比，例如Sobel算子、Canny算子等，分析其性能优势。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，深入研究小波变换理论和现有基于小波变换的图像边缘检测算法，分析其优缺点，为后续研究奠定基础。
其次，针对现有算法的不足，结合具体的应用场景，提出改进的基于小波变换的图像边缘检测算法，并进行理论分析和推导。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种改进的基于小波变换的图像边缘检测算法，该算法能够提高图像边缘检测的精度和效率，并增强对噪声的鲁棒性。
2.将改进后的算法应用于具体的图像处理任务中，例如医学图像分析、目标识别等，并取得良好的应用效果。
3.对研究结果进行深入分析，为未来基于小波变换的图像边缘检测方法的研究提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张巨浪,彭进业,徐伟.改进的小波变换与Canny算子相融合的医学图像边缘检测算法[J].计算机应用与软件,2022,39(09):243-250 265.
[2]李文,李阳,李振波,王秋月.一种改进的小波变换图像边缘检测算法[J].激光与红外,2022,52(05):673-680.
[3]周志强,张艳宁,李玉玲.基于小波变换和改进Canny算子的图像边缘检测[J].计算机工程与应用,2021,57(23):185-191.
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