图像的最基本特征就是边缘。边缘点是图像中周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素点，或灰度值极大的地方。
基本介绍
1、边缘检测步骤：平滑滤波——锐化滤波——边缘判定——边缘连接
2、常用的一阶算子包括：roberts，sobel，prewitt算子。
3、常用的二阶算子为高斯-拉普拉斯算子，表达式与5*5模板如图.
4、cann鲻戟缒男y边缘检测算子是在抗噪声干扰和精确定位之间的最佳方案。包含三个准侧：信噪比最大、定位精确度最大、边缘相应.
代码
1、读入原图，并显示该图像。
2、使用edge语句，用sobel算子进行边缘检测。
3、使用edge语句，用roberts算子进行边缘检测。
4、使用edge语句，用prewitt算子进行边缘检测。
5、使用edge语句，用高斯-拉普拉斯算子log进行边缘检测。
6、使用edge语句，用canny算子进行边缘检测。
结果分析
1、从边缘定位上看，roberts和log精度较高。从不同边缘的响应看，sobel，prewitt算子斜向阶跃效果较好，roberts水平和垂直效果较好，log无边缘方向检测能力。sobel梓脶阗擗最精确。去噪能力上看，roberts和log受影响较大，sobel和prewitt模板大，去噪能力强，但平滑了真正的边缘，定位精度不高。canny在精确性和抗噪声干扰中折衷。