特征融合 边缘检测和轮廓提取区别

边缘检测是一种用于图像处理的技术，它能够检测出图像中的边缘，即轮廓或轮廓边缘。而轮廓提取是指从图像中提取特定物体的轮廓，而不是检测图像中的边缘。

特征融合是将多个特征信息结合起来分析和处理，在图像处理领域中常用于目标检测、识别、跟踪等任务，可以提高图像处理的精度和鲁棒性。边缘检测是图像处理中的一种基本方法，用于检测图像中物体边缘及其轮廓。边缘是图像亮度变化的陡峭过渡区域，可以用于图像分割、特征提取等领域。轮廓提取是从图像中提取出物体的边界轮廓信息，用于图像分析、目标分类、自动识别等任务。与边缘检测不同的是，轮廓提取需要对边缘进行进一步的处理和分析，以得到完整的物体轮廓。在特征融合中，可以将边缘检测和轮廓提取结果作为一种特征信息，与其他特征信息进行融合，提高图像处理的精度和鲁棒性。同时，边缘检测和轮廓提取也可以作为图像处理的独立方法，用于不同的任务和场合。

特征融合是一种将不同特征之间进行融合的技术，以提取更多的特征信息，例如将图像和光谱等多种特征融合在一起。

边缘检测是一种将图像中的边缘和曲线、轮廓等轮廓点分离出来的图像处理技术，其目的是为了将图像中的细节和形状突出来，以便更好的描述图像的形状和结构。

轮廓提取是从图像中提取边缘信息的一种技术，它也可以用来提取图像中特定形状的轮廓，例如椭圆形、矩形、三角形等。与边缘检测不同，轮廓提取不仅仅只提取边缘信息，还可以提取出图像中特定形状的轮廓。

区别如下：轮廓提取主要是从一个种子点，用搜索的方法找到闭合的轮廓。

边缘检测主要是根据图像上的边缘在像素上变化很大的，用微分的方法，找到边缘。一般边缘检测后都要做二值化处理，把边缘和背景分割出来。轮廓就不用二值化，因为搜索的时候已经将得到的轮廓存起来了~