图像边缘检测

资 源 简 介

图像边缘检测

详 情 说 明

边缘检测是图像处理中的基础技术，用于识别图像中物体轮廓的突变区域。常见的算法主要通过计算像素梯度来定位边缘，以下是典型实现思路：

Sobel算子是经典的边缘检测方法，它使用两个3x3卷积核分别计算水平和垂直方向的梯度。通过卷积运算后，将两个方向的梯度结果合并，就能得到边缘强度图。这种方法计算量小但对噪声敏感。

更先进的Canny边缘检测包含多步骤处理：先进行高斯滤波降噪，再用Sobel算子计算梯度，接着通过非极大值抑制细化边缘，最后使用双阈值检测确定真实边缘。这种方法的抗噪性和边缘连续性更好。

在实际应用中，还需要考虑梯度方向的计算、边缘连接等优化策略。现代深度学习方法也逐步取代传统算法，但理解这些基础边缘检测原理仍是计算机视觉领域的重要基础。