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边缘检测是指 部分信息的不连续性 比方灰度信息的渐变处称为边缘
边缘检测算子分类：
所谓的一阶 二阶就是 求几阶导
比方一阶就是别离对 x 或 y 方向求一阶导
二阶就是 先对 x 再对 y 求二阶导
（1）一阶 微分算子
Roberts prewitt Sobel
①roberts 算子
分为程度方向和垂直方向
2×2 的滤波核 适宜解决低噪声图像和靠近 45 度的边缘 然而提取的边缘较粗
②prewitt 算子
3×3 的算子 也是分为程度方向和垂直方向 -1 -1 -1 1 1 1
比 2×2 的 roberts 算子 检测出边缘更精确
③sobel 算子
与 prewitt 算子相比 减少了权重的概念 认为间隔以后像素点越近 对该像素影响越大
3X3 的算子 程度 垂直两个方向
有更强的抗噪性
（2）二阶
拉普拉斯算子
属于空间锐化滤波操作 个别也用于边缘检测
小结：
这种一阶和二阶导数对噪声很敏感 所以个别去除噪声
（3）其余
canny 算子
比拟风行的边缘检测算子了 比较复杂
次要是四个步骤：
①高斯滤波去噪
②计算图像梯度
③用非极大值克制 技术解决梯度值
非极大克制是一种瘦边经典算法。它克制那些梯度不够大的像素点，只保留最大的梯度，从而达到瘦边的目标（克制就是设置为 0）
④双阈值算法和滞后边界跟踪
1）通过非极大值克制当前 可能仍然存在噪点 所以设定一个 阈值上界和阈值下界
大于阈值上界的 必然是边界
在之间的 就设为候选项（弱边界）
小于阈值下界的 必然不是边界
2）滞后边界跟踪
当弱边缘的四周 8 邻域有强边缘点存在时，就将该弱边缘点变成强边缘点，以此来实现对强边缘的补充。
学习自：http://t.csdn.cn/a6Je9
