各種邊緣檢測算子特點比較（canny）

canny 最好。但是容易把 噪點誤判為邊界。sobel prewitt log 效果差不多。prewitt比sobel 去噪效果好。roberts馬馬虎虎。適合什么圖片那得看圖片的 噪點情況，一般canny 算子是最好的。

邊緣檢測算子一階的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，羅盤算子；而二階的還有Marr-Hildreth，在梯度方向的二階導數過零點。

Roberts算子
一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，分別為4領域的坐標，且是具有整數像素坐標的輸人圖像;其中的平方根運算使得該處理類似於人類視覺系統中發生的過程。

Sobel算子
一種一階微分算子，它利用像素鄰近區域的梯度值來計算1個像素的梯度，然后根據一定的絕對值來取舍。

Prewitt算子
Prewitt算子是3*3算子模板。2個卷積核dx ,不要形成了Prewitt算子。與Sobel算子的方法一樣，圖像中的每個點都用這2個核進行卷積，取最大值作為輸出值。

各個算子的優缺點：

Robert算子定位比較精確，但由於不包括平滑，所以對於噪聲比較敏感。
Prewitt算子和Sobel算子都是一階的微分算子，而前者是平均濾波，后者是加權平均濾波且檢測的圖像邊緣可能大於2個像素。這兩者對灰度漸變低噪聲的圖像有較好的檢測效果，但是對於混合多復雜噪聲的圖像，處理效果就不理想了。
LOG濾波器方法通過檢測二階導數過零點來判斷邊緣點。LOG濾波器中的a正比於低通濾波器的寬度，a越大，平滑作用越顯著，去除噪聲越好，但圖像的細節也損失越大，邊緣精度也就越低。所以在邊緣定位精度和消除噪聲級間存在着矛盾，應該根據具體問題對噪聲水平和邊緣點定位精度要求適當選取。