图像边缘检测是计算机视觉、图像处理和机器学习领域中的核心技术之一，其目的是识别和定位图像中的边界，这些边界通常代表图像中不同物体或区域的分界线。本文由陈一虎发表在《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》2013年第033卷第1期，主要探讨了图像边缘检测技术的研究现状，总结了经典和新型的边缘检测方法，并对这些算法的特性、性能以及优缺点进行了深入分析。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts和Laplacian等。Sobel算子利用两个方向的差分模板来检测水平和垂直边缘，它对噪声有一定的鲁棒性，但可能会产生过多的假边缘。Prewitt和Roberts算子也是基于差分运算，相对简单，但边缘定位精度较低。Laplacian算子则能较好地检测出图像的尖锐变化，但对噪声敏感。
近年来，Canny边缘检测算法因其综合性能而被广泛应用。Canny算法通过多级滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测四个步骤，实现了高质量的边缘检测，有效减少了假边缘和边缘断裂。然而，Canny算法对参数选择敏感，且计算量较大。
在Canny基础上，许多改进算法应运而生，如文中提到的改进Canny算法。这些改进主要针对Canny算法的局限性，例如优化阈值选取、增强抗噪声能力或者提高检测速度。例如，李静等人的研究中，通过改进Canny算法，提高了在特定环境下的边缘检测效果。
此外，文章还讨论了其他边缘检测方法，如基于曲波变换和Sobel算子的合成方法，这种组合利用了曲波变换的频率选择性和Sobel算子的方向敏感性，提高了SAR（合成孔径雷达）图像的边缘检测效果。王慧芳等人则将改进的RGHS（Riesz高阶统计）和Canny算子结合，应用于水下图像边缘检测，以克服水下环境的特殊挑战。
张宪红提出了一种基于反应扩散方程的彩色图像边缘检测方法，这种方法利用反应扩散过程来平滑图像并保留边缘信息，对于处理复杂背景和颜色变化的图像有较好的适应性。
图像边缘检测是一个不断发展的领域，每种方法都有其适用场景和局限性。选择合适的边缘检测方法需根据具体应用需求，如图像类型、噪声水平、实时性要求等因素进行权衡。通过对比和分析不同算法，可以为实际问题提供有效的解决方案。
