邊緣檢測是機器視覺系統(tǒng)科技的一種，在邊緣檢測優(yōu)化算法中，前三個步驟用到十分普遍。主要是因為大部分場合，只是必須邊緣檢測器強調(diào)邊緣出現(xiàn)在了圖象某一像素數(shù)的周邊，而沒必要強調(diào)邊緣的準(zhǔn)確部位或方位。成都工業(yè)相機認(rèn)為：那機器視覺技術(shù)邊緣檢測優(yōu)化算法流程有哪些？下邊成都市明斯克小編為大家解釋：
（1）過濾：邊緣檢測優(yōu)化算法通常是根據(jù)圖象強度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但導(dǎo)函數(shù)計算對噪聲特別敏感，所以必須應(yīng)用過濾器來改變與噪聲相關(guān)的邊緣檢測器的特性。必須強調(diào)，大部分過濾器進一步降低噪聲的同時還造成了邊緣強度損失，因而，增強邊緣和減少噪聲中間必須最合適的。
（2）增強：增強邊緣的前提是明確圖象各點領(lǐng)域強度的改變值。增強優(yōu)化算法能將領(lǐng)域(或部分)強度值有明顯變動的點顯出出去。邊緣增強一般是根據(jù)測算梯度方向幅值來實現(xiàn)的。
（3）檢驗：在圖象中有很多點梯度方向幅值非常大，但這些點在特定主要用途中并不全是邊緣，因此一般用某類方式來決定什么點就是邊緣點。簡單邊緣檢測評判標(biāo)準(zhǔn)是梯度方向幅值閥值評判標(biāo)準(zhǔn)。
（4）精準(zhǔn)定位：假如某一運用場所規(guī)定明確邊緣部位，則邊緣位置可以從子像素分辨率上去可能，邊緣方位還可以被可能出去。