边缘是图像最基本的特征,是图像分割、图像理解及图像检索的重要依据。图像边缘检测一直是图像处理中的热点和难点,迄今已有许多边缘检测方法。但是,由于边缘检测问题固有的复杂性,在抗噪性能和边缘定位等方面往往不尽如人意,这主要是因为边缘和噪声都是高频信号,很难在噪声和边缘中作取舍。 由于小波变换具有良好的时、频局部化性能,图像经过多级小波变换得到不同分辨率的子图个数,各高频子图上的小波系数具有统计分布特性相似。随着分解层数的增加,小波系数的范围越来越大,分辨率最低的子图的小波系数范围最大;高分辨率子图上大部分数值接近于0,不为0的小波系数主要集中在低频带。但对图像来说,图像边缘、轮廓等细节信息都是高频信息,图像经过小波变换后,其小波系数仍具有较强的相关性,尤其是在边缘信息附近。即在同一分辨率下,相邻的小波系数具有较强聚类特性。同样的在不同分辨率下,相应的小波系数也具有很强的相关特性。为此,本文提出一种基于小波变换的层内、层间相关性边缘检测。