1、拉普拉斯運算元：對雜訊相當敏感，很少用於邊緣檢測，主要用於已知邊緣畫素後確定該畫素在影象的暗區或者明區。2、馬爾運算元：拉普拉斯運算元的進化版。具有一定的生物學和生理學意義。根據視覺成像的研究。
演算法：先平滑原始圖象後再運用拉普拉斯運算元
對不同解析度的圖象分別處理
(1) 用乙個2-d的高斯平滑模板與原始圖象卷積
(2) 計算卷積後圖象的拉普拉斯值
(3) 檢測拉普拉斯圖象中的過零點作為邊緣點
3、坎尼運算元（比較好的邊緣檢測方案）
①低失誤概率 ②高位置精度 ③對每個邊界都有唯一的響應。
演算法
(1) 高斯濾波器平滑圖象以減輕雜訊影響
(2) 檢測濾波圖象中灰度梯度的大小和方向（類似於索貝爾的邊緣檢測運算元）
(3) 細化邊緣象素所構成的邊界
(4) 借助滯後閾值化方法最後確定邊界
滯後閾值化
非最大消除
來自為知筆記(wiz)
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