邊緣檢測是一種用于圖像處理的技術(shù)，它能夠檢測出圖像中的邊緣，即輪廓或輪廓邊緣。而輪廓提取是指從圖像中提取特定物體的輪廓，而不是檢測圖像中的邊緣。

特征融合是將多個特征信息結(jié)合起來分析和處理，在圖像處理領(lǐng)域中常用于目標檢測、識別、跟蹤等任務，可以提高圖像處理的精度和魯棒性。邊緣檢測是圖像處理中的一種基本方法，用于檢測圖像中物體邊緣及其輪廓。邊緣是圖像亮度變化的陡峭過渡區(qū)域，可以用于圖像分割、特征提取等領(lǐng)域。輪廓提取是從圖像中提取出物體的邊界輪廓信息，用于圖像分析、目標分類、自動識別等任務。與邊緣檢測不同的是，輪廓提取需要對邊緣進行進一步的處理和分析，以得到完整的物體輪廓。在特征融合中，可以將邊緣檢測和輪廓提取結(jié)果作為一種特征信息，與其他特征信息進行融合，提高圖像處理的精度和魯棒性。同時，邊緣檢測和輪廓提取也可以作為圖像處理的獨立方法，用于不同的任務和場合。

特征融合是一種將不同特征之間進行融合的技術(shù)，以提取更多的特征信息，例如將圖像和光譜等多種特征融合在一起。

邊緣檢測是一種將圖像中的邊緣和曲線、輪廓等輪廓點分離出來的圖像處理技術(shù)，其目的是為了將圖像中的細節(jié)和形狀突出來，以便更好的描述圖像的形狀和結(jié)構(gòu)。

輪廓提取是從圖像中提取邊緣信息的一種技術(shù)，它也可以用來提取圖像中特定形狀的輪廓，例如橢圓形、矩形、三角形等。與邊緣檢測不同，輪廓提取不僅僅只提取邊緣信息，還可以提取出圖像中特定形狀的輪廓。

區(qū)別如下：輪廓提取主要是從一個種子點，用搜索的方法找到閉合的輪廓。

邊緣檢測主要是根據(jù)圖像上的邊緣在像素上變化很大的，用微分的方法，找到邊緣。一般邊緣檢測后都要做二值化處理，把邊緣和背景分割出來。輪廓就不用二值化，因為搜索的時候已經(jīng)將得到的輪廓存起來了~