边缘检测的传统方法：

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。

图像的边缘有方向和幅度两种属性。边缘通常可以通过一阶导数或二阶导数检测得到。一阶导数是以最大值作为对应的边缘的位置，而二阶导数则以过零点作为对应边缘的位置。

边缘检测算子分类：

（1）一阶导数的边缘算子

通过模板作为核与图像的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值来提取图像的边缘。常见的有Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子。

（2）二阶导数的边缘算子

依据于二阶导数过零点，常见的有Laplacian 算子，此类算子对噪声敏感。

（3）其他边缘算子

前面两类均是通过微分算子来检测图像边缘，还有一种就是Canny算子，其是在满足一定约束条件下推导出来的边缘检测最优化算子。Canny边缘检测算子算是传统边缘检测中最受欢迎的边缘检测算子。

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图像锐化：

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各类算子的优点：

（1）Roberts 算子

Roberts算子利用局部差分算子寻找边缘，边缘定位精度较高，但容易丢失一部分边缘，不具备抑制噪声的能力。该算子对具有陡峭边缘且含噪声少的图像效果较好，尤其是边缘正负45度较多的图像，但定位准确率较差；

（2）Sobel 算子

Sobel算子考虑了综合因素，对噪声较多的图像处理效果更好，Sobel 算子边缘定位效果不错，但检测出的边缘容易出现多像素宽度。

（3） Prewitt 算子

Prewitt算子对灰度渐变的图像边缘提取效果较好，而没有考虑相邻点的距离远近对当前像素点的影响，与Sobel 算子类似，不同的是在平滑部分的权重大小有些差异；

（4）Laplacian 算子

Laplacian 算子不依赖于边缘方向的二阶微分算子，对图像中的阶跃型边缘点定位准确，该算子对噪声非常敏感，它使噪声成分得到加强，这两个特性使得该算子容易丢失一部分边缘的方向信息，造成一些不连续的检测边缘，同时抗噪声能力比较差，由于其算法可能会出现双像素边界，常用来判断边缘像素位于图像的明区或暗区，很少用于边缘检测；

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Canny算子检测步骤：

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附赠一个参考博客：https://www.cnblogs.com/xyf327/p/14745908.html

边缘检测的深度学习方法：

参考链接：基于深度学习的图像边缘和轮廓提取方法介绍 - 知乎

总结：本文总结了边缘检测的相关内容，其中图像锐化和图像增强的内容属于扩展的内容，如果广大读者感兴趣可以自行阅读。然后针对边缘检测，本文介绍的是传统算法，其主要和一阶微分和二阶微分相关。而针对图像的微分操作，其又和卷积操作密切联系。因此针对本文的边缘检测内容，其实是微分在图像领域中的应用。并且针对sobel算子、拉普拉斯算子、canny算子等都要有一个明确的认识，虽然这些都是传统领域下的目标检测算子，但是对于平常的任务说不定还是有一定的帮助。