1、“.....为了得到水平和垂直边，我们期待在及方向上二阶导数。这是拉普拉斯拉普拉斯是线性和旋转对称。因此，如果图像上个零交叉搜索是高斯模型第平滑，那么可以用二阶导数来计算出或可以将图像用高斯拉普拉斯卷起。边缘可以通过指定它四个自由度来被仿照它位置，方向，和步骤两侧恒定强度。数据通过求适合图像窗口参数化模型最小平方误差来匹配，但这样做法是普遍并且计算代价很大。通常所做是图像数据和模型在小窗口中被代表，通过在个特定二维正交级数膨胀上阶导数系数。在这种情况下，些假设是四指数项总和。他还表明这种过滤器可以很好被逼近高斯介导数。还介绍了非最大抑制概念，给出过滤器，边缘点被定义为梯度幅度上假定个在梯度方向最大点。另种被使用算法是边缘检测器。这种边缘检测算法跟着常用算法获取幅图像并且使用预先确定窗口集中在图像中每个像素......”。

2、“.....。该响应再经过处理得到作为边集输出。边缘过滤器已经通过使用圆形遮罩内核以及近似使用或常数加权或高斯加权而给出同位素反应被实现。半径通常是像素，给出像素遮罩，最小遮罩被认为是传统遮罩。被使用在所有特征检测实验中像素圆形遮罩被安放在图像中每个点上，对每个点来说，遮罩上每个像素亮度被拿来与内核进行比较。比较方程是，三维图像中，位置即是核所在位置，是遮罩上些其他点位置，是像素亮度，是不同阀值上亮度，是对比后输出。对比是遮罩上每个像素之间比较，而该遮罩上所有输出如下所示，滤波器设计大多数边缘检测方法只能在假设边缘存在时使用，即在强度函数里有个不连续段或图像中有个非常陡峭强度梯度。使用这种假设，如果取得图像强度值导数并且找到最大导数点，那么边缘就能确定了。梯度是个向量......”。

3、“.....因此，梯度部分也许可以通过使用下面近似来找到，，沿着和方向，分别用和代表距离。在离散图像中，像素两点之间成员组可以用和来代替。像素间距像素坐标上点是因此为检测是否存在个梯度间断，可以计算，梯度上变化。这可以通过寻找以下幅度测量来完成，梯度方向可以通过下式得出滤波器设计方法有许多方法可以检测边缘多数不同方法可以被分为这两类梯度梯度方法通过寻找图像阶导数最大值和最小值来检测边缘。例如，检测有非常尖锐边缘特征见图。拉普拉斯算子拉普拉斯方法通过搜索图像二阶导数上零交叉点来寻找边缘。例如希尔德雷斯，高斯拉普拉斯等等。个边缘有个坡道维形状并且计算图像导数可以突出其位置见图。边观点依赖当视角变化是边也可能变化，并且通常能反映几何结构......”。

4、“.....相反个典型边缘也许是介于红色块和黄色块边界。然而，当个人看到图像像素时，个边可见部分是夯实。输入图像输出边图梯度方法输入图像输出边缘图拉普拉斯方法算子是梯度算法个例子。这个算子是个离散微分算子，计算图像强度函数近似梯度和，。式和上不同算子对应于用下列标志缠绕图像。，如果这已经完成，那么反过来，适当遮掩左上角是叠加在图像每个像素上。通过使用像素值，加权总和及他邻居上遮掩系数来得到和这些遮掩被称作卷积遮掩或有时也称卷积内核。梯度分量近似可以分别沿和上方向来得到，而不是寻找或方向上近似梯度分量。这种情况下算子这种形式被称为边缘算子并且是被用来检测图像边缘第个集其中个，。相应卷积遮掩已给出和通过面具邻居上局部平均值......”。

5、“.....使用奇数大小面具优势是算子是集中，并且可以因此提供个基于中心像素，近似值。这类算子中个重要边缘算子是边缘算子。边缘算子面具已给出该算子在每个点计算图像强度梯度，给出了从明到暗最可能增加方向和在这方向上变化速度。这结果因此显示了图像在那个点上如何突然或顺利地变化，并且显示代表边缘图像部分，同时显示如何导向边。在实践中，规模可能性边缘计算更可靠而且比方向计算更容易解释。数学上，每幅图像点上个二元函数图像强度函数梯度是个向量，根据在水平和垂直方向上衍生物给出分量。在每个图像点上，梯度向量指向最可能增大强度方向，在那个方向上梯度向量对应变化速度长度。这意味着在些图像点上算子结果，该图像点是在不变图像强度为零向量地区里，在边缘点上是个通过边缘点向量，从暗到明值......”。

6、“.....边缘检测算法伪代码输入幅简单图像输出检测出边第步接收输入图像第二步应用输入图像模板，第三步应用边缘检测算法和梯度第四部输入图像中对应，模板控制第五部结合结果找到梯度绝对大小第六步绝对量是输出边缘二阶导数算子最大阶导数将产生在二阶导数零交叉上。为了得到水平和垂直边，我们期待在及方向上二阶导数。这是拉普拉斯拉普拉斯是线性和旋转对称。因此，如果图像上个零交叉搜索是高斯模型第平滑，那么可以用二阶导数来计算出或可以将图像用高斯拉普拉斯卷起。边缘可以通过指定它四个自由度来被仿照它位置，方向，和步骤两侧恒定强度。数据通过求适合图像窗口参数化模型最小平方误差来匹配，但这样做法是普遍并且计算代价很大。通常所做是图像数据和模型在小窗口中被代表，通过在个特定二维正交级数膨胀上阶导数系数。在这种情况下，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，......”。

7、“.....，，，，，些假设是四指数项总和。他还表明这种过滤器可以很好被逼近高斯介导数。还介绍了非最大抑制概念，给出过滤器，边缘点被定义为梯度幅度上假定个在梯度方向最大点。另种被使用算法是边缘检测器。这种边缘检测算法跟着常用算法获取幅图像并且使用预先确定窗口集中在图像中每个像素，该图像使用本地代理套规则给出个边缘响应，。该响应再经过处理得到作为边集输出。边缘过滤器已经通过使用圆形遮罩内核以及近似使用或常数加权或高斯加权而给出同位素反应被实现。半径通常是像素，给出像素遮罩，最小遮罩被认为是传统遮罩。被使用在所有特征检测实验中像素圆形遮罩被安放在图像中每个点上，对每个点来说，遮罩上每个像素亮度被拿来与内核进行比较。比较方程是，三维图译文个索贝尔图像边缘检测算法描述摘要图像边缘检测是个确定图像边缘过程......”。

8、“.....为边缘获得适当绝对梯度幅度主要在与使用方法。算子就是在图像上进行空间梯度测量。转换像素列阵到性能统计数据集提高了数据冗余消除，因此，作为代表数字图像，数据量减少是需要。边缘检测器采用对卷积模板，块估计方向梯度，另块估计方向梯度。检测器对于图像中噪音很敏感，它能有效地突出边缘。因此，算子被建议用在数据传输中大量数据通信。关键词图像处理，边缘检测，算子，通信数据，绝对梯度幅度。引言图像处理在现代数据储存和数据传输方面十分重要，特别是图像渐进传输，视频编码电话会议，数字图书馆，图像数据库以及遥感。它与处理靠算法产生所需图像有关，。数字图像处理提高了在极不利条件下所拍摄图像质量，具体方法有调整亮度与对比度，边缘检测，降噪，调整重点，减少运动模糊等，。图像处理允许更广泛范围被应用到输入数据，以避免如噪声和信号失真集结在加工过程中存在问题，......”。

9、“.....美国麻省理工学院，贝尔实验室以及些其他地方，数字图像处理技术不断发展。但是，因为当时计算设备关系，处理成本却很高。随着世纪快速计算机和信号处理器应用，数字图像处理变成了图像处理最通用形式，因为它不只是最多功能，还是最便宜。图像处理过程中允许些更复杂算法使用，从而可以在简单任务中提供更先进性能，同时可以实现模拟手段不能实现方法，。因此，计算机搜集位表示像素或者点形成图片元素，以此储存在电脑中，。首先，图像是在空间上参数测量，而大多数信号是在时间上参数测量。其次，它们包含了大量信息和图像处理是当输入是图像时信息处理方式，就像是帧视频输出不定是图像，也有可能是比如图像个特征，。大多数图像处理技术包括把图像视为个二维信号，以及包括信号处理技术应用标准。这过程涉及图像增强或操纵，导致产生另图像，冗余数据清除和像素阵列到静态不相关数据集转化，。由于图像包含大量冗余数据......”。