在计算机视觉领域，图像边缘检测是一项基础且重要的技术。它能够帮助从图像中提取出物体的轮廓，进而对图像内容进行分类和识别。本文将详细解释边缘检测的概念、原理以及实现方法。
图像在计算机中是以矩阵的形式表示的，每个像素点都有一个对应的数值。边缘检测技术的核心在于识别图像中物体的边界，即那些像素值发生显著变化的地方。在图像中，边缘通常表现为像素值的突变，这些突变区域就是物体的轮廓。
例如，如果有一组图像，任务是将它们分类为汽车、动物和人类。在第一组图像中，可以很容易地识别出汽车、动物和人类。但在第二组图像中，去除了颜色、背景和其他细节，只保留了边缘信息，仍然能够识别出图像中的物体。这说明，只要能够提取出图像的边缘并去除噪声，就能够对图像进行分类。
理解了边缘的概念后，来探讨如何从图像中提取边缘。可以取图像的一小部分，比较该部分像素值与其周围像素值，以确定特定像素是否位于边缘。
例如，如果取目标像素值为16，并比较其左右两侧的像素值，分别为10和119，显然存在显著的像素值变化。因此，可以判断该像素位于边缘。而如果观察另一组图像中的像素值，左右两侧的像素值没有显著差异，那么可以认为该像素不在边缘。
当然，不需要手动比较这些值来找到边缘。可以使用一个称为核函数（kernel）的矩阵，并执行逐元素乘法来实现这一过程。
核函数是一种用于计算像素值差异的工具，它通过在图像上滑动来生成一个新的矩阵，称为特征图（feature map）。特征图的值告诉特定像素是否位于边缘。
在上述例子中，使用的核函数是Prewitt核函数，它在X方向上比较像素值。同样，也有Prewitt核函数在Y方向上的版本。此外，还有Sobel核函数，它在X和Y方向上都有应用。Sobel核函数特别重视目标像素紧邻的像素值。