学习《数字图像处理与计算机视觉》第九章
1.图像的不连续性（根据图像灰度的不连续变化分割图像）:边缘检测，边界跟踪，hough变换
2.图像的相似性（根据事先制定的准则将图像分割为相似的区域）：区域生长，区域分裂与合并，阈值分割
边缘点是指图像中周围像素灰度有阶跃变化的那些像素点，也就是灰度值导数较大的地方。
边缘检测的基本步骤：原始图像——（平滑滤波）——平滑图像——（锐化滤波）——锐化图像——（边缘判定）——二值图像——（边缘连接）——边缘图像
边缘检测的基本算法：1.基于查找的算法（寻找图像一阶导数中的最大和最小来检测边界，通常将边界定位在梯度最大的方向）
前面介绍过一阶导数的算子有Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子等他们都是梯度算子
2.基于零穿越的算法（寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，通常是拉普拉斯过零点或者非线性差分过零点）
二阶导数主要是高斯—拉普拉斯边缘检测算子。
此外还有Canny边缘检测算法和统计判别方法。
原文：http://www.cnblogs.com/chunmei/p/4893085.html