對於拍攝到的影象，在識別其中物體的邊緣時，一定要先降噪

1. 首先，邊緣檢測的演算法如下圖所示：

原始影象如上圖所示，肉眼可見清晰的邊緣。
其強度函式 (Intensity Function)如下：

那麼，邊緣的識別是基於強度函式的一階導數進行的，如下圖中，導數的極值就是邊緣的位置！

2. 噪聲的影響

如下建築物的圖片，

紅線所示處的密度函式和一階導數分別為：

如下圖所示的引入了高斯噪聲的圖片：

其邊緣處的強度函式與一階導數分別為：


在這種情況下，根本無法識別出物體的邊緣。

因此，肉眼能識別的內容，在機器看來，根本就是一團亂麻 (What a Mess！)。

3. 解決方案

最簡單的方案就是引入平滑處理，如下圖所示的物體邊緣強度函式f(x):

引入一個平滑處理的kernel g(x)，如下圖所示：

那麼f*g後的強度函式如下所示：

對f*g求一階導數的影象如下所示：

通過尋找極值，我們很容易找到物體的邊緣！