急～～各位高手，请帮忙小女子解决一下以下问题： 参考资料：http://zhidao.baidu.com/question/18148946.html
用一维离散小波变换描述及重构图像，主要是边缘识别,提取以及匹配，如果有论文或说明的话更好。由于我对Matlab及小波分析等都完全没有认识，因此实在感到困难，烦请高手帮忙，谢谢！！
待处理的图像是一维黑白有界图像，请提供傅立叶分析和小波分析的源程序，Matlab写的。可发到我邮箱：fe.tie@126.com
谢谢
傅立叶描述子处理图像，我已经在前面的一个问题回答了。小波的问题，我在你另外一个问题里面回答。
直接对图像做FFT变换，然后将最初的几个系数的幅值取出来就可以了吧。
q = fft(x); %FFT变换
% 取出首6个系数 Truncate to the first six coeffs (skipping the first---translation).
normalizationfactor = abs(q(1));
q = q(2:1+numcoeffs);
% Take the magnitude (throwaway the phase information).
q = abs(q);
% Return q as the fourier descriptor for this image after
% normalizing to get rid of any scaling constant.
FDnum = q/normalizationfactor;
参考资料：www-static.cc.gatech.edu/classes/AY2000/cs7495_fall/participants/bbb/ps3/fourierdescriptors.m
你可以把某一行数据接续在上一行的末端来完成，这是行一维化
因为你要进行边沿检测，所以还要做列一维化，对两个数据都要进行分析
边缘就是信号中的突变点
用小波分析将信号分频为几个频段后
会在某些频段有比较明显的突变点
这个只要用一维脉冲检测就可以搞定了
关键在于阈值的自动选取
识别出来后根据像素位置就可以重排出图像的行突变点和列突变点，然后把两个突变点图像合并，就是检测出来的边缘
然后再把这些边缘匹配就好了