1、濾波：邊緣檢測(cè)算法要緊是基于圖像強(qiáng)度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)數(shù)的計(jì)算對(duì)噪聲很敏感，因而必須使用濾波器來(lái)改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測(cè)器的性能。必須指出，大多數(shù)濾波器在落低噪聲的同時(shí)也造成了邊緣強(qiáng)度的損失，因而，增強(qiáng)邊緣和落低噪聲之間必須折中。 2、增強(qiáng)：增強(qiáng)邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點(diǎn)鄰域強(qiáng)度的變化值。增強(qiáng)算法能夠?qū)⑧徲?或局部)強(qiáng)度值有顯著變化的點(diǎn)突顯出來(lái)。邊緣增強(qiáng)通常是通過(guò)計(jì)算梯度幅值來(lái)完成的。 3、檢測(cè)：在圖像中有很多點(diǎn)的梯度幅值較為大，而這些點(diǎn)在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不基本上邊緣，因而應(yīng)該用某種方法來(lái)確定哪些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)。簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。 4、定位：如果某一應(yīng)用場(chǎng)合規(guī)定確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子像素分辨率上來(lái)估測(cè)，邊緣的方位也能夠被估測(cè)出來(lái)。 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè) 邊緣檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的一種，在邊緣檢測(cè)算法中，前三個(gè)步驟用得十分普遍。這是由于大多數(shù)場(chǎng)合下，僅僅必須邊緣檢測(cè)器指出邊緣浮現(xiàn)在圖像某一像素點(diǎn)的附近，而沒(méi)有必要指出邊緣的精確位置或方向。 邊緣檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是采納某種算法來(lái)提取出圖像中對(duì)象與背景咨詢(xún)的交界線(xiàn)。我們將邊緣定義為圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界。圖像灰度的變化情況能夠用圖像灰度分布的梯度來(lái)反映，因而我們能夠用局部圖像微分技術(shù)來(lái)獲得邊緣檢測(cè)算子。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法，是通過(guò)對(duì)原始圖像中像素的某塊小領(lǐng)域構(gòu)造邊緣檢測(cè)算子來(lái)達(dá)到檢測(cè)邊緣這一目的。 邊緣檢測(cè) 邊緣檢測(cè)的要緊應(yīng)用有：檢測(cè)芯片針足是不是規(guī)則整齊、目標(biāo)定位及其存在/缺陷檢測(cè)等?；谶吘墮z測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，為行業(yè)的高精密度檢測(cè)及規(guī)格測(cè)量提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。
