边缘仍然是一个定义有点复杂的概念，因为它可能涉及一定程度的解释。从像素角度来看，我认为潜在的边缘分解为三个主要特征：它在一个方向上是奇异的（非连续的、不可微分的），而在另一个方向上更规则（平滑），在一定的规模。

奇异部分可以通过二维滤波器的导数部分得到增强；一阶导数在奇点处应该是极值的，二阶导数可以为零。规则部分可以通过滤波器的平滑方面来加强。两者都应该以一定的比例组合，由过滤器的“大小”（函数的支持和形状因子，这里是和）驱动。$3\times 3$$\sigma= 0.8$

正确选择有效的过滤器集来检测边缘和轮廓需要仔细适应图像的性质（分辨率等）和它所遭受的噪声类型。