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对边缘检测技术进行整体的研究是在19世纪70年代开始的，由L.G.Reberts提出了我们现在所熟悉的Roberts 边缘检测算子，在这期间是边缘检测理论发展进步得最为快速的黄金阶段，边缘检测一些基本的理论与方法基本上都是在那个时段产生的。然后在Roberts 算子的基础上，又有很多一阶算子不断涌现，在这之中，比较著名的有Sobel算子、Prewitt算子和Kirsch算子等，Prewitt和Kirsch已经开始对带有方向性的边缘检测技术有所研究，然而为这一部分内容发展与应用起到至关重要作用的人应该是后来的Robinson，Robinson总结并发展了Prewitt和Kirsch的有关成果，他最重要的理论贡献主要被收录在1977年的文章[1]。然而，最需要说的是Kirsch其实是上面这些人最负盛名的， 在20世纪50年代末这几年时间，由他负责所创立的研究小队就已经研制出了可程序化计算机（SEAC），而这是美国的首台。而他同时扫描仪也是由他制造的，同时他还制作了史上第一张基于数字的图像。32738
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由于对于一阶边缘检测算子，用其来进行边缘检测，产生结果的时间很快，但若想要获得比较细的边缘，那么就需要借助二阶边缘检测算子了，故此便产生了所需的二阶边缘检测算子，经典的一些二阶边缘检测算子例如Laplacion算子，使用这种二阶边缘检测使得检测的精度得到了很好的提高。论文网
上述的边缘检测算子在对图像进行检测的时候，难免会带入额外的噪声，这时人们便考虑如何更好地减少噪声，研究者们在进行梯度运算之前，加入了适当的优化滤波器，从而大大提高了信噪比。在这期间，出现了LOG算子等经典的边缘检测算子[2]。到了20世纪90年代初，总结了许多前人的经验，科学研究学家名叫John Canny的对以往所提出的边缘检测的方法及在一些地方的实际用途都做了整体的概括与扩展，提出了如今正在大范围应用的Canny边缘检测法。
近年来，人们已经从不同的应用背景、不同的思文角度提出了很多新的方法。如Witkin作为尺度空间的先驱者，他就将多尺度这一观点带入了边缘检测。对于现在的小波变换同样也在边缘检测的研究中扮演着全新的角色。还有模糊数学、神经网络等科学思想也被吸纳入了边缘检测中。总之，边缘检测技术朝着更远、更好的方向不断地在发展。