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發布時間：2023-07-27 12:00:23 作者：學術小編 來源：www.derer.cn
在介紹完濾波的知識后，學習基本邊緣檢測算法是一件很輕松的事情，因為邊緣檢測本質上就是一種濾波算法，區別在于 濾波器的選擇 ，濾波的規則是完全一致的 為了更好理解邊緣檢測算子，我們引入 梯度 (gradient) 這一概念，梯度是 人工智能 (artificial intelligence) 非常重要的一個概念，遍布 機器學習 、 深度學習 領域，學過微積分的同學應該知道一維函數的一階微分基本定義為：
最簡單的邊緣檢測判據是梯度幅值閾值判據。 ④定位：如果某一應用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子像素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。 在邊緣檢測算法中，前三個步驟用得十分普遍。 這是因為大多數場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現在圖像某一像素點的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。 1.導數 ，連續函數上某點斜率，導數越大表示變化率越大，變化率越大的地方就越是“邊緣”，但是在計算機中不常用，因為在斜率90度的地方，導數無窮大，計算機很難表示這些無窮大的東西。 2.微分 ，連續函數上x變化了dx，導致y變化了dy，dy值越大表示變化的越大，那么計算整幅圖像的微分，dy的大小就是邊緣的強弱了。
圖像處理 中有多種 邊緣檢測 （梯度）算子，常用的包括普通一階差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于尋找梯度強度。 拉普拉斯算子（二階差分）是基于過零點檢
