边缘检测

边缘属性

边缘可能与视角有关——也就是说边缘可能随着视角不同而变化，典型地反映在场景、物体的几何形状一个将另一个遮挡起来，也可能与视角无关——这通常反映被观察物体的属性如表面纹理和表面形状。在二维乃至更高维空间中，需要考虑透视投影的影响。
一个典型的边界可能是（例如）一块红色和一块黄色之间的边界；与此相反的是边线可能是在另外一种不变的背景上的少数不同颜色的点。在边线的每一边都有一个边缘。在许多图像处理的应用中边缘都起着非常重要的作用。然而，在最近几年，不明显依赖于边缘检测作为预处理的计算机视觉处理方法研究获取了一些实质性（成功）的研究成果。

边缘检测的方法

有许多用于边缘检测的方法，他们大致可分为两类：基于搜索和基于零交叉.
基于搜索的边缘检测方法首先计算边缘强度，通常用一阶导数表示，例如梯度模;然后，用计算估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值.
基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘.通常用拉普拉斯算子或非线性微分方程的零交叉点，我们将在后面的小节中描述. 
滤波做为边缘检测的预处理通常是必要的，通常采用高斯滤波.
已发表的边缘检测方法应用计算边界强度的度量，这与平滑滤波有本质的不同.正如许多边缘检测方法依赖于图像梯度的计算，他们用不同种类的滤波器来估计x-方向和y-方向的梯度.

阈值确定

一旦我们计算出导数之后，下一步要做的就是给出一个阈值来确定哪里是边缘位置。阈值越低，能够检测出的边线越多，结果也就越容易受到图片噪声的影响，并且越容易从图像中挑出不相关的特性。与此相反，一个高的阈值将会丢失细的或者短的线段。
一个常用的这种方法是带有滞后作用的阈值选择。这个方法使用不同的阈值去查找边缘。首先使用一个阈值上限去查找边线开始的地方。一旦找到了一个开始点，我们在图像上逐点跟踪边缘路径，当大于门槛下限时一直纪录边缘位置，直到数值小于下限之后才停止纪录。这种方法假设边缘是连续的界线，并且我们能够跟踪前面所看到的边缘的模糊部分，而不会将图像中的噪声点标记为边缘。