圖像邊緣檢測是圖像處理中一個很基礎的部分，本文介紹圖像邊緣檢測算法中的模板算子法，內容包括常用的幾種一階二階微分模板算子，同時，使用C語言實現對應算法，幫助初學者徹底掌握模板算子邊緣檢測。
[定義與算法]
圖像邊緣檢測實際上就是通過算法找到圖像中的邊緣點像素，如圖Fig.1所示，左邊爲原圖，右邊爲邊緣檢測結果圖。模板算子法是常用的邊緣檢測方法。
模板算子的理論基礎：邊緣是圖像中像素灰度值突變的結果，也就是不連續的像素，對於這些突變的地方，它的微分運算中，一階導數表現爲極值點，二階導數表現爲過零點，因此，我們可以用微分算子來計算圖像的邊緣像素點，而這些微分算子，通常可以通過小區域的模板卷積來近似計算，這種小區域模板就是邊緣檢測的模板算子，這種模板卷積計算邊緣像素的方法就叫做模板算子法。我們通過圖示來說明一下，如圖Fig.2所示，該圖引自《C#數字圖像算法典型示例》，對於邊緣檢測函數f(x)，在邊緣點x0和x1處，它的一階導數表現爲極值點，極大值或者極小值，而二階導數表現爲過零點，在x0和x1處二階導數爲0。
