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高斯梯度 (Gaussian Gradient)

基礎理論: 高斯梯度通常用於邊緣檢測和圖像增強。它結合了高斯濾波器的平滑特性和梯度計算的銳化特性，以檢測圖像中的邊緣。該方法首先使用高斯濾波器對圖像進行平滑，然後計算平滑後圖像的梯度以識別邊緣。

Fuzzy Logic (模糊邏輯)

基礎理論: 模糊邏輯是一種數學方法，用於處理不確定或模糊的情況。它與傳統的二元邏輯不同，傳統邏輯中，事物只有真或假兩種狀態。在模糊邏輯中，事物可以同時處於真和假的狀態，並有一個介於0和1之間的真值。

Marr-Hildreth算子

基礎理論: Marr-Hildreth算子是一種用於邊緣檢測的方法，它結合了平滑和Laplacian二階導數來檢測邊緣。此算子首先使用高斯濾波器平滑圖像，然後計算平滑後的圖像的Laplacian。當Laplacian的值經過零時，通常認為這是邊緣的位置。

Frei-Chen算子

基礎理論: Frei-Chen算子是一種用於圖像邊緣檢測的方向性算子，專為捕捉不同方向的邊緣而設計。它不僅可以檢測垂直、水平和兩個對角方向的邊緣，還可以識別圖像中的線、邊和角點。

Kirsh算子

基礎理論: Kirsh算子是一種用於邊緣檢測的方向性算子，它使用8個不同的方向來計算圖像的梯度。Kirsh算子的目的是找出每一個像素位置上的最大梯度響應，從而確定邊緣的方向和強度。

Scharr算子

基礎理論: Scharr算子是一個用於邊緣檢測的卷積算子，與Sobel算子類似，但具有不同的卷積核。它被設計為在計算梯度時提供更好的結果，特別是與Sobel算子相比。

Roberts算子

基礎理論: Roberts算子是一個用於邊緣檢測的卷積算子。它是基於計算兩個對角方向的差分的，因此特別適用於檢測高頻的邊緣。由於其計算簡單和高效，它經常被用於邊緣檢測的初步階段。

LoG (Laplacian of Gaussian) 算子

基礎理論: LoG算子是一個用於邊緣檢測的算子，它結合了高斯濾波器的平滑效果和Laplacian算子的邊緣增強效果。具體地說，首先對圖像進行高斯平滑，然後計算結果圖像的Laplacian。這個過程可以有效地降低噪聲，同時突顯邊緣。

Canny邊緣檢測

基礎理論: Canny邊緣檢測算法是一種多階段算法，用於從圖像中提取有用的邊緣。由於其高度的可靠性和精確性，它被廣泛地認為是最佳的邊緣檢測算法之一。以下是Canny邊緣檢測的主要步驟：

Prewitt算子

基礎理論: Prewitt算子與Sobel算子類似，都是用於邊緣檢測的卷積算子，用於計算圖像的一階導數。但與Sobel算子的核不同，Prewitt算子使用均勻的權重。