在数字图像分析和处理中，边缘检测是机器视觉领域最活跃的研究课题之一。边缘检测的方法多种多样，在边缘检测发展的初期，人们利用一阶导数的极大值或者二阶导数的过零点来检测图像的边缘点，并研究出几种不同的微分算子，比如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子、Canny算子等经典边缘检测算子。25857
如今，人们根据不同的应用环境下提出了不同的边缘检测方法，可以总结为三种：
1）经典的边缘检测算法；
2）以能量最小化为准则的全局提取方法，通过数学方法严格分析解决问题，按全局最优来提取边缘， 比如松弛法；
3）引入热门新兴技术的图像边缘提取方法，如小波变换、数学形态法、模糊数学、遗传神经学等。
最近今年边缘检测技术已经取得了很大的进步和改善，但是它们主要都是针对具体问题论文网而产生的某项算法。所以迄今还没有一种通用的边缘检测方法，也没有一种通用的边缘检测评价标准。从边缘检测的产生和发展来看，边缘检测技术存在着明显的趋势，（1）改进经典算法（2）引入新概念来或综合利用多种方法，（3）人们越来越重视特殊图像的边缘检测处理和边缘检测的评价标准。 机器视觉边缘检测国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_19832.html