在“边缘检测的计算方法”中，John Canny 解释说，通过卷积在图像中寻找阶梯边缘轮廓的最佳“检测器”是一个非封闭形式的函数，它非常近似于高斯的一阶导数。他通过将“最佳”定义为最大化信噪比和定位（在正确位置检测边缘的能力）的乘积的函数以及有关多重响应的另一个标准来得出这一点。

在论文的第 5 页，他还在图片中展示了最佳探测器，根据这些标准，用于山脊和屋顶轮廓，它们的形状也看起来像高斯。

我想为其他任意配置文件计算最佳检测器。不幸的是，我对数值优化不够精通，无法根据论文中的公式弄清楚如何做到这一点，而且我找不到任何资源来明确解释如何做到这一点。有谁知道可以做到这一点的指南或实现 - 为嘈杂图像中的任意特征找到最佳检测器？