边缘检测

边缘检测是众多计算机视觉任务的基石，涵盖目标识别、图像分割和场景分析等领域。它旨在确定图像中物体的边界或边缘，这些边界或边缘通常以强度或颜色的突变作为特征。

边缘检测可以采用多种方法，包括基于梯度的方法、拉普拉斯滤波器以及著名的 Canny 边缘检测算法。

基于梯度的算法通过利用图像强度的梯度来识别边缘。边缘往往以急剧的梯度为特征，梯度用于衡量特定区域内的强度变化。像 Sobel 或 Prewitt 这样的算子常被使用，这些算子通过将图像与一系列用于突出水平或垂直梯度的内核进行卷积运算，从而实现梯度的计算。

相比之下，拉普拉斯滤波器利用图像强度的二阶导数来检测边缘。它们对微小的强度变化更为敏感，不仅能够检测边缘，还能识别角点。然而，这种高敏感性也使它们更容易受到噪声影响，可能导致检测到虚假边缘。

Canny 边缘检测是一种广受欢迎的方法，它巧妙地将基于梯度的技术与非极大值抑制相结合，以生成精确且清晰的边缘图。该过程首先对图像应用高斯模糊以减少噪声，然后使用 Sobel 算子计算梯度幅值和方向。接着，通过非极大值抑制来抑制那些不属于梯度幅值局部最大值的像素。最后，利用滞后阈值处理，根据梯度幅值区分强边缘和弱边缘，最终的边缘图中仅保留强边缘。

总之，边缘检测是计算机视觉中不可或缺的步骤。它能够从图像中提取关键特征，并为目标识别、图像分割等众多后续任务奠定基础。