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1.3 本文研究的主要内容
从本质上说，图像所谓的边缘就是在图像中存在的部分特性间断性（灰度的突变、颜色的突变等）的反映，它从一定程度上标志着一个片区的结束和另一个片区的开始[5]。边缘的基本特性就是沿着边缘走向的像素数值的变化较为平缓，而在垂直于图像边缘方向上的像素变化十分剧烈，从这样的方法论意义上来说，攫取图像边缘的一系列算法在本质上就是检测出和边缘的特性相一致的那一些像素的算子。
图像的边缘检测在实质上就是检测所要检测的图像中像素之间灰度变化较为强烈的点或由点连成的线，其实质就是采用某种特殊的算法来攫取图像中目标与非目标间的临界线[6]来获取图像十分关键的信息。从边界的角度来分析处理图像，会有意想不到的效果。
在本文中，我们首先简明扼要的介绍了几种经典的一阶二阶边缘检测算子的基本原理以及实现模板。而后，介绍了基于仿生学的几种算法的原理及其流程。之后，简要阐明一种运用腐蚀膨胀理论的形态学算法。Canny算子由于其是检测领域的里程碑式方法，在本文中当做对比项来进行比较。而后又阐述了一种多尺度的小波变换算子。在文章的最后，通过MATLAB将以上所介绍的算子逐一实现，并进行对比得出结论。
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