sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 根据图像的一次导数计算图像的边缘
close_edges ( Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : )
close_edges_length ( Edges, Gradient : ClosedEdges : MinAmplitude, MaxGapLength : ) 使用边缘高度图像关闭边缘间隙。输出的区域包含杯关闭的区域。（感觉是对边缘的扩充）
derivate_gauss ( Image : DerivGauss : Sigma, Component : )
watersheds ( Image : Basins, Watersheds : : ) 从图像中提取风水岭。
zero_crossing ( Image : RegionCrossing : : ) 零交点（二次导数）
diff_of_gauss ( Image : DiffOfGauss : Sigma, SigFactor : ) 近似日志算子( 拉普拉斯高斯) 。
laplace_of_gauss ( Image : ImageLaplace : Sigma : ) 拉普拉斯高斯
edges_color_sub_pix ( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : ) 精确的亚像素边缘提取（彩色图像）
edges_sub_pix ( Image : Edges : Filter, Alpha, Low, High : ) 精确边缘提取的亚像素（灰度图像）
edges_color ( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : ) 根据颜色进行边缘提取
edges_image ( Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : ) 边缘提取
skeleton ( Region : Skeleton : : ) 计算区域的框架 Skeleton == Region
frei_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) Frei-chen 模板进行边缘检测（振幅）
frei_dir ( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) Frei-chen 模板进行边缘检测（振幅和方向）
nonmax_suppression_dir ( ImgAmp, ImgDir : ImageResult : Mode : ) 使用方向图像 抑制所有的超过给定最大值的图像灰度值的点
gen_contours_skeleton_xld ( Skeleton : Contours : Length, Mode : ) 将系统框架转换成 XLD 轮廓
laplace ( Image : ImageLaplace : ResultType, MaskSize, FilterMask : ) 使用有限差分计算拉普拉斯变换
info_edges ( : : Filter, Mode, Alpha : Size, Coeffs ) 估计滤波器的宽度
kirsch_dir ( Image : ImageEdgeAmp, ImageEdgeDir : : ) 使用 Kirsch 算子计算出边缘（振幅和方向）
prewitt_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Prewitt 算子计算出边缘（振幅）
kirsch_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Kirsch 算子计算出边缘（振幅）
highpass_image ( Image : Highpass : Width, Height : ) 从高频成分提取的图像。
sobel_amp ( Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 使用 Sobel 算子计算出边缘（振幅）
robinson_amp ( Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用 Robinson 算子计算出边缘（振幅）
roberts ( Image : ImageRoberts : FilterType : ) 使用 Robert 算子计算边缘
