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图像边缘基本思想：计算局部微分算子一阶微分：用梯度算子来计算特点：对于亮的边，边的变化起点是正的，结束是负的。对于暗边，结论相反。常数部分为零。用途：用于检测图像中边的存在二阶微分：通过拉普拉斯来计算特点：二阶微分在亮的一边是正的，在暗的一边是负的。常数部分为零。用途：①二次导数的符号，用于确定边上的像素是在亮的一边，还是暗的一边。②0跨越，确定边的准确位置图像边缘点是信号“变化剧烈”的地方，以一维信号为例，定义一个准确的边缘数学模型。图像中不同类型的边界（a）边界；（b）线；（c）折线变化；（d）缓慢的平滑变化图像边缘梯度边缘检测(1)Roberts算子是一个交叉算子，其在点(i,j)的梯度幅值表示为：(2)Sobel算子Sobel算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：(3)Prewitt算子Prewitt算子在点(i,j)的梯度幅值表示为：Sobel算子拉普拉斯二阶导数算子：（5.15）把高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果更好。常用的LOG算子是5×5的模板：Sobel
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