​边缘特征的提取就是求图像梯度的局部最大值和方向

资 源 简 介

​边缘特征的提取就是求图像梯度的局部最大值和方向

详 情 说 明

边缘特征是计算机视觉中用于识别物体轮廓的重要基础。该过程的核心在于定位图像中灰度值发生剧烈变化的区域，数学上表现为梯度向量的局部极值点及其方向分布。

实现层面通常采用离散微分运算，通过设计特定卷积核来模拟一阶或二阶导数。传统微分算子（如Sobel、Prewitt）通过水平与垂直方向模板分别计算梯度分量，而拉普拉斯算子则通过二阶微分检测过零点。

Canny算法作为现代边缘检测的标杆，其创新性在于引入高斯平滑与非极大值抑制的双重机制：先通过高斯滤波消除高频噪声，再沿梯度方向保留局部最大值边缘点，配合双阈值滞后处理有效平衡噪声抑制与边缘连续性。这种多阶段处理使Canny在复杂场景中仍能保持亚像素级的边缘定位精度。