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在大多數時候影象的邊緣可以承載大部分的資訊，並且提取邊緣可以除去很多干擾資訊，提高處理資料的效率
識別影象中的突然變化(不連續)
邊緣是影象強度函式中快速變化的地方，變化的地方就存在梯度，對灰度值求導，導數為0的點即為邊界點
卷積的導數
\[\frac = \lim_ \frac
\]\]
顯然在x方向的導數就是與該畫素自身與右邊相鄰畫素的差值
卷積描述偏導
使用卷積核處理
對灰度圖的x和y方向分別處理後的效果如下圖：
有限差分濾波器（卷積核）
\]當影象的畫素存在大量噪點時，相鄰的畫素差異大，所求梯度也會偏大，無法提取邊緣資訊。
解決方案
平滑處理：使用平滑濾波器去噪，使影象訊號變得平滑
再對處理後的訊號求導，取極值
根據卷積的計算性質：\(\frac(f*g) = f*\fracg\)，先對平滑核求導，再進行卷積相乘來簡化運算，減少運算量
高斯濾波器
高斯濾波器的導數
引數選擇的越小則保留的細節越多
門限化
經過處理後，可以得到邊緣圖，但存在很多高頻噪點，通過設定更高的門限，過濾噪點，使得到的邊緣更「純粹」
非最大化抑制
在通過高斯濾波後可以得到影象的大致輪廓線，由於影象的畫素變換通常是緩慢改變的， 在處理後的影象中仍然存在大量的粗的「邊」
方案
檢查畫素是否沿梯度方向為區域性最大值，選擇沿邊緣寬度的最大值作為邊緣
處理後經過上面的處理後，已經可以較為粗糙的得到影象的邊緣圖，但仍然存在問題，在有些部分的邊 緣不連續，失去了很多資訊如上圖的黃色區域，這是由於在門限化的過程中，設定過小，導致將需要的邊緣濾除。
雙門限法
先使用高門限將較粗的邊檢測出來，這些邊都是比較魯棒的，是雜訊的可能性極低
再降低門限，將較細的邊顯現出來
將與高門限過濾出的邊連線的低門限邊保留，濾除沒有連線的（不連續的）雜訊
處理後可以得到更好的邊緣效果
學習資源：北京郵電大學計算機視覺——魯鵬
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