边缘检测有关算法的步骤如下：
1、滤波：边缘检测算法重要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的推算对噪声很敏感，因而必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的机能。必要指出，大无数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因而，加强边缘和降低噪声之间必要折中。
1、滤波：边缘检测算法重要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的推算对噪声很敏感，因而必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的机能。必要指出，大无数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因而，加强边缘和降低噪声之间必要折中。
2、加强：加强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变动值。加强算法能够将邻域(或部门)强度值有显著变动的点突显出来。边缘加强通常是通过推算梯度幅致反实现的。
3、检测：在图像中有很多点的梯度幅值比力大，而这些点在特定的利用领域中并不都是边缘，所以应该用某种步骤来确定哪些点是边缘点。最单一的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
4、定位：若是某一利用场所要求确定边缘地位，则边缘的地位可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也能够被估计出来。
边缘检测是机械视觉检测技术的一种，在边缘检测算法中，前三个步骤用得十吩煺遍。这是由于大无数场所下，仅仅必要边缘检测器指出边缘呈此刻图像某一像素点的左近，而没有必要指出边缘的精确地位或方向。
边缘检测的内容是选取某种算法来提取出图像中对象与布景问的接壤限。我们将边缘界说为图像中灰度产生急剧变动的区域天堑。图像灰度的变动情况能够用图像灰度散布的梯度来反映，因而我们能够用部门图像微分技术来获得边缘检测算子。经典的边缘检测步骤，是通过对原始图像中像素的某幼邻域机关边缘检测算子来达到检测边缘这一主张的。
边缘检测是重要利用有：检测芯片针脚是否规定整齐、指标定位以及存在/缺点检测等；诒咴导觳饧际醯睦，为行业的高精度检测及尺寸丈量提供了壮大的技术支持。
