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发布时间：2023-07-27 12:00:23 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
在介绍完滤波的知识后，学习基本边缘检测算法是一件很轻松的事情，因为边缘检测本质上就是一种滤波算法，区别在于 滤波器的选择 ，滤波的规则是完全一致的 为了更好理解边缘检测算子，我们引入 梯度 (gradient) 这一概念，梯度是 人工智能 (artificial intelligence) 非常重要的一个概念，遍布 机器学习 、 深度学习 领域，学过微积分的同学应该知道一维函数的一阶微分基本定义为：
最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。 ④定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。 在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。 这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的精确位置或方向。 1.导数 ，连续函数上某点斜率，导数越大表示变化率越大，变化率越大的地方就越是“边缘”，但是在计算机中不常用，因为在斜率90度的地方，导数无穷大，计算机很难表示这些无穷大的东西。 2.微分 ，连续函数上x变化了dx，导致y变化了dy，dy值越大表示变化的越大，那么计算整幅图像的微分，dy的大小就是边缘的强弱了。
图像处理 中有多种 边缘检测 （梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。 拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检
