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        前面几章谈到了灰化、增强、旋转、滤波等内容，今天来谈一谈边缘检测。边缘检测是图像处理的重要内容。很多图像分割、图像识别的前一步就是边缘检测。某种意义上说，边缘检测的好坏决定了图像分割的成败。

        抛开今天的prewitt算子不谈，大家可以思考一下，怎么在一个图像中把一条竖线的边缘识别出来？或者换句话说，一条竖线，它的边缘有什么特征？

         假设我们自己需要设计这么一个算子的话，是不是可以通过某些突变的特征来检测边缘点。如果点位于白色区域或者黑色区域，很明显左右侧像素点是没有发生改变的。但是如果是直线上的边缘点，要么左侧是白色，右侧是黑色，要么左侧是黑色，右侧是白色，这样就可以很容易设计出一个算子，那就是[-1,0,1;-1,0,1;-1,0,1]，这样中间这一侧的图像点就完全被忽略掉，用右侧的像素点减去左侧的像素点，累计之和赋值给中间的元素点即可，这样不就可以把直线边缘检测出来了。

        prewitt算子也是这么想的，如果用之前的lena图像做测试的话，那么效果是这样的，