马尔-希德雷斯算法

在计算机视觉中，马尔-希德雷斯算法（英语：Marr–Hildreth algorithm）是一种检测数位影像中的边缘的方法，也就是图像亮度存在强烈和快速变化的连续曲线。马尔-希德雷斯边缘检测方法很简单，其操作方法是用高斯函数的拉普拉斯算子对图像进行卷积，或者用高斯差进行快速近似，然后在过滤后的结果中检测出零交越点以获得边缘。高斯函数的拉普拉斯算子有时也被称为墨西哥帽小波，因其在翻转时的视觉形状得名。大卫·马尔和艾伦·希德雷斯是其中两位发明者。

限制条件

马尔-希德雷斯算子有两个主要限制。它产生的响应并不对应于边缘，即所谓的“假边缘”，而且在弯曲的边缘，定位误差可能很严重。现今有更好的边缘检测方法，例如基于搜索梯度大小的局部方向性最大值的坎尼算子，或基于搜索与梯度方向上的二阶导数相对应的微分表达式的零交越的微分方法（这两种操作之前都有一个高斯平滑步骤）。