呼叫处理可应用在军事侦察，警戒告警，导弹制导当中。
（7）工业生产中的应用
图像处理可以应用于对于产品进行质量检测评估，如对于食用品的质量进行检测、无损探测器件伤痕、对于焊缝的质量或物体表面所具有的缺陷、金属等材料的成分以及结构进行细致分析、纺织品优劣检查、光学检测弹性力学当中对其应力的条纹进行分析等[3]。在工业所用电子当中，图像处理用来检验所印制的电路板优劣，实时监测产品零部件的装配过程。在工业生产当中所用到的生产过程实现自动控制，图像处理能够用于对生产过程的监控、自动控制流水线等。
然而在图像处理这一庞大的家族中，图像的边缘检测是其十分重要且必不可少的组成部分。图像边缘对实现识别和分析有着难以取代的作用，边缘使目标物体显示出轮廓，使观察者能够窥视其本质，它蕴含了十分丰富的隐藏信息（如物体形状、跳跃性质、方向趋势等[4]）。
边缘检测的好坏直接影响着图像信息获取的多少以及优劣。边缘检测对图像处理在上述领域中的应用都有极其重要的贡献。它与图想特征提取、图像分割、图像增强、图像去噪等基本图像处理方法共同支撑起视觉处理这一片广阔的天空。
1.2 边缘检测的历史现状
在20世纪20年代左右，利用计算机技术中的数字压缩的技术，通过海底链接电缆的方法将一幅非常简单图片从英国传送到美国，实现不同地点进行图片较远距离传输，这就是所谓的数字图像处理技术应用的起点[2]。在1964年，美国加利福利亚州的一家研究飞船的实验室首次运用数字计算机处理技术，将其中一架太空船“徘徊者七号”所发回的十分多的关于月球的照片进行了细致入微精细处理，并通过计算机软件成功绘制出关于月球表面的图片。这从一定程度上标志着，自第三代计算机问世后数字图像处理这一宽泛的概念已经被大众所接受。到20世纪70年代初，数字图像处理已经成为一门广为接受广泛普及的学科，又过了几十年，计算机技术方兴未艾，数字图像处理的出现及其快速的发展已经影响生活的许多方面，成为人们利用其认识及改造世界的非常重要的工具。
在数字图像处理技术发展的整个历史进程中，边缘检测作为非常基础的图像视觉效果处理方法，一直跟随着历史的脚步不断向前发展，不断有新的方法，新的理论涌现出来，并且不断被完善。由于边缘检测技术本身的基础性及重要性。在国内外学术界中，一直对于边缘检测算法的研究颇为关注。
在边缘检测中最早提出来的算法就是由简单的一阶微分算子来计算出图像中存在阶跃状边缘或屋脊状边缘的位置。后来提出计算二阶导数为零的点为边缘上的点这样一种算法，紧接着，由于概率统计领域的不断发展，高斯函数的出现在很大程度上解决了图像噪声的问题。
现阶段，由于研究方法的多样化，新兴技术的不断发展以及计算机处理速度及处理能力的大幅度提升。一些计算量比较大的算法有了实现的可能。因此，随后发展出了数学形态学算法，顺序形态学算法和模糊算法以及它们的各种有利于边缘检测的改进型。与此同时，边缘检测在频域中的处理方法也有了大幅度的发展，提出了许许多多的实用的算法。然而，一类基于仿生学原理进行数学建模的检测算法正冉冉升起，基于遗传学的算法、蚁群算法等等。
    在国内，由于经济发展及技术发展的需要，亦有一大批的学者投入到边缘检测算法的研究中，尤其是在微光夜视、红外夜视和卫星拍摄等领域中。国内的李晓磊等就带领团队率先提出了鱼群算法并通过建模予以实现，并通过后续的不断研究改进，实现了非常好的处理效果。与此同时，这种算法也运用到了非常多的领域中。 图像边缘检测算法研究+文献综述(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_30566.html