Krisch算子是一阶微分算子，用于检测图像的阶跃性边缘，算法简单、编程方便，对带噪声的边缘较敏感，有时会造成假轮廓或生成某些并不存在的边缘点，对于屋顶型边缘无效，其效果图加图3所示。

    该Laplace算子的零交叉点也可作为图像的阶跃型边缘点，而其极小值点可作为图像的屋顶型边缘。同时，由于噪声点对边缘检测有一定影响，所以该算子是效果较好的边缘检测器，其效果图如图4所示。

5．4 Sobel检测算子
    Sobel检测算子是由两个卷积形成，即：

    该算子将方向差分运算与局部平均相结合，在以f(x，y)为中心的3×3的邻域上计算x和y方向的偏导数，即：

    （5）
    式(5)应用了f(x，y)邻域的图像强度的加权平均差值。其梯度幅度为：

    Sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般距离越远，产生的影响越小。其效果图如图5所示。

6 仪表盘的示值图像处理的相关算法
    仪表盘的示值图像处理的相关算法主要包括二值化处理、投影法识别等。为了从复杂图像中提取特定的区域和信息。需要对图像进行简化和分割，将背景(不感兴趣的区域)和物体(感兴趣的区域)分开。