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随着近100年来计算机技术、计算机视觉的不断发展,各种新的理论和工具被运用于对图像边缘检测中，可以说这一研究使非常多的学科有了交集。比如边缘检测技术首先被建立在数学形态学上,而后检测技术还运用到了模糊集理论、神经网络理论，近年来还出现了一种基于分形特征的检测技术、基于信息论的检测技术以及基于遗传算法的检测技术等。然而实际上的图像处理并没有想象中的那么简单，由于噪声的存在，导致检测存在很大的误差,而且噪声和边缘都是高频的信号，加上一些其他的干扰原因,如分布、方差方面的，所以容易造成我们不能很好地，有效的去检测图像的边缘。所以,总体上来说一般的经典的边缘检测算法还是比较可靠的，但是在某些情况下进行检测时的效果不是特别的理想。39783
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图像边缘检测算法的研究趋势
因为图像处理技术不仅关系到自动化行业，更关系到航空航天、电工电子、军工等精细化制造的方方面面，所以图像边缘检测技术作为图像处理技术的一部分在其应用领域的性能要求需要随着其他技术一同提高,这些原因都使得图像边缘检测技术朝着多样化、精确化、高科技的方向发展。当前图像边缘检测技术有以下几个发展趋势：论文网
(1)图像边缘检测的精度会越来越高，因为图像处理技术运用于生产生活的方方面面，尤其在航天航空、精细化制造等方面，对边缘检测的精确的要求会越来越高，试想航天航空技术假如出现了一点失误，会对国家经济、工作人员的生命安全造成多大的伤害，试想工厂生产的产品人们会喜欢规格统一精准的还是型号参差不齐的；
(2)图像边缘检测技术的抗噪能力会越来越强，噪声的高频特性会造成图像在处理过程中出现失真等不利因素，噪声会对图像的处理造成很大的困难，因此提高边缘检测算法的抗噪能力是迫在眉睫；
(3)关于图像边缘检测技术的计算会越来越简单，虽然目前计算机的处理能力越来越强，但是这一技术终究是为了服务于其他一些实用技术，所以在算法的选择和优化上面还需要不断的简化；
(4)易于并行实现，并行实现检测技术是为了提高效率，然而不能并行实现的检测技术必然会拖累一个工程精度，所以不能并行实现的技术必将被淘汰。
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