1.基于六阶样条尺度函数的图像边缘检测方法，步骤如下：(1)设定图像可以表示成矩阵M，(2)选定函数，其中w为角频率，(3)选定函数

(4)基于(2)式，计算函数

(5)基于(2)、(3)式计算，其中i为虚数单位，Qψ(w)＝-e-iw/2Eφ(w+2π)Pφ(w+2π)          (4)(6)基于(1)、(4)式得

(7)基于(5)式，作傅里叶逆变换，得到ψ(x)，(8)基于(1)式，作傅里叶逆变换，得到φ(x)，(9)选定矩阵

式中，

λ-10＝-0.0003 λ-9＝0.0006 λ-8＝-0.0012 λ-7＝0.0023 λ-6＝-0.0041λ-5＝0.0074 λ-4＝-0.0128 λ-3＝0.0211 λ-2＝-0.0316 λ-1＝0.0413λ0＝0.9546 λ1＝0.0413 λ2＝-0.0316 λ3＝0.0211 λ4＝-0.0128λ5＝0.0074 λ6＝-0.0041 λ7＝0.0023 λ8＝-0.0012 λ9＝0.0006λ10＝-0.0003(10)选定矩阵

式中， 表示 的转置， 表示Q1和Q2的直积，(11)设定参数

式中，符号 和 分别代表对m向下取整和向上取整， 分别代表图像沿x方向的像素点数量和y方向的像素点数量，(12)选定矩阵

依据(8)式参数含义及计算结果，这里(13)设定矩阵

(14)基于(7)、(9)式及图像矩阵M，定义图像在x方向的小波神经网络的输出层权值为图像在y方向的小波神经网络的输出层权值为图像在对角线方向的小波神经网络的输出层权值为(15)设定矩阵，其中 为l2空间范数B即为图像边缘。