影象邊緣是由灰度突變產的，屬於一種影象的特徵，是目標探測、識別的重要手段之一。

檢測邊緣通常為求原影象的梯度或二階導數，有如下結論：

（1）一階導數通常在影象中產生較粗的邊緣

（2）二階導數對精細細節、如細線、孤立點和噪聲有較強的響應

（3）二階導數在灰度斜坡和灰度臺階過渡處會產生雙邊緣響應

（4）二階導數的符號可用於確定邊緣的過渡是從亮到暗還是從暗到亮

下面再說邊緣檢測中比較著名的運算元Sobel、Canny。

Sobel是基於梯度影象模值大小的檢測運算元，通常有水平和垂直兩種運算元。

Canny可以認為是Sobel的改進運算元。它具有以下優點：

（1）低錯誤率

（2）邊緣點被很好定位

（3）單一的邊緣響應

  其基本步驟包括:

（1）用一個高斯濾波器平滑影象

%去除噪聲的干擾

（2）計算梯度幅值影象和角度影象

（3）對梯度影象應用非最大抑制（保證單一邊緣響應）

%對規定方向以外的梯度方向進行非最大抑制

（4）用雙閾值處理和連線分析來檢測並連線邊緣（保證了低錯誤率）

%剔除小於閾值的邊緣，保留大於閾值的邊緣，處於高低閾值之間的邊緣點，若其與大於閾值的畫素點連線則保留，反之剔除。

PS：

注意在OPENCV中利用呼叫Sobel函式檢測邊緣時，應該分別求其水平和垂直兩個方向的邊緣，再進行加權疊加。

Sobel函式可選對影象求幾階導數，由實驗結果可以看出，二階導數求出的邊緣比一階更細

實驗結果：

左圖為Sobel一階導數，右圖為Sobel二階導數

下圖為Canny結果，效果更好