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计算机视觉 | 面试题：29、边缘检测算子有哪些以及它们之间的对比

问题

这个问题应该是做过传统图像处理的人都接触过的吧。粗略总结下，应该也不会问太细，面试官大概就考察下大家的知识面吧。

综述

边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。

图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。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。

有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。

基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度最大的方向。

基于零穿越的方法通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过零点。

当然还有第三种例如被大规模使用的 canny 算子，这个会更加复杂些。

在检测物体边缘时，先对其轮廓点进行粗略检测，然后通过链接规则把原来检测到的轮廓点连接起来，同时也检测和连接遗漏的边界点及去除虚假的边界点。

图像梯度

图像梯度是边缘检测的基础知识，因此在讲边缘算子之前先复习下图像梯度的知识。

一幅图像

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