发布时间：2022-12-20 07:00:24 文章作者：学术小编 www.bear18.com
2013 届毕业设计（论文） 传统边缘检测方法及理论基础2.1 数字图像边缘检测的现状与发展 在数字图像处理中，边缘特征是图像的重要特征之一，是图像处理、模式识别和计 算机视觉的重要组成部分之一，图像边缘检测的结果直接影响进一步图像处理、模式识 别的效果。 近几十年来，图像边缘检测技术成为数字图像处理技术重要研究课题之一，随着科 学技术的发展，研究人员提出了很多图像边缘检测方法及边缘检测效果的评价方法，并 且将这些边缘检测技术应用于计算机视觉和模式识别工程领域，使得边缘检测技术的应 用范围越来越广，图像的边缘一般是图像的灰度或者颜色发生剧烈变化的地方，而这些 变化往往是由物体的结构和纹理，外界的光照和物体的表面对光的反射造成的。
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：
边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，边缘 是位于两个区域的边界线上的连续像素集合，在边缘处，灰度和结构等信息产生突变。 边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。
