機器視覺系統(tǒng)在處理邊緣檢測中的偽影問題時，可以采取多種方法。以下是一些有效的處理策略：

1. 使用濾波器：

可以通過濾波的方式去除圖像中的高頻噪聲，從而減少偽影的產生。例如，低通濾波器（如高斯濾波、中值濾波、均值濾波）可以去除圖像的高頻部分，達到平滑模糊處理的效果，有助于消除噪聲引起的偽影。

邊緣保持濾波器也是一種有效的選擇，它能夠在保留圖像邊緣信息的減少偽影的產生。

2. 優(yōu)化邊緣檢測算法：

在邊緣檢測過程中，可以通過設定合理的梯度幅值閾值來篩選并確定真正的邊緣點，從而避免偽影的干擾。

采用更先進的邊緣檢測算法，如基于數學形態(tài)學的方法，也可以有效減少偽影的產生。例如，在印刷品缺陷檢測中，利用Sobel算子進行邊緣提取，并結合數學形態(tài)法處理，可以消除輪廓偽影和噪聲。

3. 增強圖像質量：

在進行邊緣檢測之前，可以通過圖像預處理技術（如圖像增強、去噪等）提高圖像的質量，從而減少偽影的產生。

對于視覺Transformer等深度學習模型，可以通過添加額外的tokens或采用其他優(yōu)化策略來解決特征中存在的“偽影”問題，從而提高邊緣檢測的準確性。

4. 采用穩(wěn)定性理論：

在處理循環(huán)視頻超分辨等任務時，可以利用Lipschitz穩(wěn)定性理論來構建穩(wěn)定的循環(huán)網絡，從而減少因循環(huán)處理產生的偏差導致的高頻偽影。

機器視覺系統(tǒng)可以通過使用濾波器、優(yōu)化邊緣檢測算法、增強圖像質量以及采用穩(wěn)定性理論等多種方法來處理邊緣檢測中的偽影問題。這些方法可以根據具體的應用場景和需求進行選擇和組合，以達到最佳的處理效果。