Ääretuvastus: erinevus redaktsioonide vahel

Ääretuvastuseks kasutatakse mitmeid erinevaid meetodeid, millest enamik jagunevad kahte kategooriasse: otsingupõhised ning nullkohapõhised meetodid. Otsingupõhised meetodid tuvastavad ääri arvutades sisendi tuletise ning otsides seejärel lokaalseid maksimume, määrates nii üheselt ära nii ääre asukoha kui ka ääre reljeefi suuna. Nullkohapõhised meetodid kasutavad sisendi teist järku tuletisega seotud valemeid, otsides seejärel tulemist nulliga ristumise kohti. Tavaliselt on nullkohapõhiste meetodite keskseks valemiks Laplace’i operaator või mõni muu sarnane [[Diferentsiaalvõrrand|diferentsiaalvõrrand]]. Enne ääretuvastuse algoritmi kasutamist rakendatakse sisendile peaaegu eranditult mõnd hägustamisfiltrit, vähendamaks mürast tingitud ebatäpsuste mõju väljundile. Üldlevinud lahendustes on kasutusel arvutuslikult odav Gaussi filter.<ref>Lindeberg, Tony (2001), "Edge detection", in Hazewinkel, Michiel, Encyclopedia of Mathematics, Springer, ISBN 978-1-55608-010-4</ref>

Viimastel kümnenditel levinumad ääre tuvastamise meetodid erinevadki suuremalt jaolt erinevate ühtlustavate filtrite parameetrite ning tuletiste ja reljeefide määratlemise mooduste poolest. Ääre suuna tuvastus on tihti ääre asukoha määramisega samaväärselt tähtis ning suuna määramise meetodite erinevused tulenevad suuresti eelnevalt kirjeldatud erinevustest.<ref>D. Ziou and S. Tabbone (1998) "Edge detection techniques: An overview", International Journal of Pattern Recognition and Image Analysis, 8(4):537–559, 1998</ref><ref>J. M. Park and Y. Lu (2008) "Edge detection in grayscale, color, and range images", in B. W. Wah (editor) Encyclopedia of Computer Science and Engineering, doi 10.1002/9780470050118.ecse603</ref>