Question

边缘检测算子有哪些

Answer 1

边缘检测本质上就是一种滤波算法，区别在于滤波器的选择，滤波的规则是完全一致的。

为了更好理解边缘检测算子，我们引入梯度(gradient) 这一概念，梯度是人工智能(artificial intelligence) 非常重要的一个概念，遍布机器学习、深度学习领域。

二值图像(Binary Image)： 图像中每个像素的灰度值仅可取0或1，即不是取黑，就是取白，二值图像可理解为黑白图像。

灰度图像(Gray Scale Image)： 图像中每个像素可以由0-255的灰度值表示，具体表现为从全黑到全白中间有255个介于中间的灰色值可以取。

彩色图像(Color Image)： 每幅图像是由三幅灰度图像组合而成，依次表示红绿蓝三通道的灰度值，即我们熟知的RGB，此时彩色图像要视为三维的[height，width, 3]。

如现在有一个一维数组长度为10，值为：

[ 8, 6, 2, 4, 9, 1, 3, 5, 10, 6 ]；

此时我们的一维边缘检测算子则表现为[ -1, 0, 1 ]，现在我们把边缘检测算子放在数组上面进行点积(即对应点相乘之后的和)，得到结果为：

[ 6, -6, -2, 7, -3, -6, 4, 7, 1, -10]；

可以发现得到的值出现了负数，但我们之前的定义则声明了像素灰度值定义域为0-255范围内，因此这里一般的操作为将负数截断到0-255以内或者直接取绝对值，因此现在我们得到的是。