Canny

canny算法不能满足同时多尺度边缘提取。 不同尺度（边缘模糊程度）的边缘提取，需要不同尺度（sigma）高斯平滑。 多个不同尺度的canny 边缘合并能够改进效果。 问题的关键是尺度空间理论。 边缘的评估需要放在尺度空间进行，不同尺度空间边缘不同。

像素的尺度空间特征为三维曲线特征（尺度，梯度强度，梯度方向）。 分析和提取像素的关键尺度空间特征，是边缘检测，目标分类的重要工作。

这个问题涉及图像特征的提取。

理论上，图像的缩小和放大，会引起像素尺度空间特征的缩放，主要是尺度轴的缩放。

也就是尺度轴需要按照图像的缩放进行校准，如此像素特征具备可比性。 与众不同的像素特征，可以作为匹配的瞄点。

如此，像素分类问题转变为三维曲线的分类问题。

和方向轴垂直的曲线为边缘（方向一致） 可以在三维空间中进行像素的分类。 首先筛查出和方向轴垂直的曲线（边缘） 然后根据尺度和梯度强度进行分类。