机器视觉系统在处理边缘检测中的伪影问题时，可以采取多种方法。以下是一些有效的处理策略：
1. 使用滤波器：
可以通过滤波的方式去除图像中的高频噪声，从而减少伪影的产生。例如，低通滤波器（如高斯滤波、中值滤波、均值滤波）可以去除图像的高频部分，达到平滑模糊处理的效果，有助于消除噪声引起的伪影。
边缘保持滤波器也是一种有效的选择，它能够在保留图像边缘信息的减少伪影的产生。
2. 优化边缘检测算法：
在边缘检测过程中，可以通过设定合理的梯度幅值阈值来筛选并确定真正的边缘点，从而避免伪影的干扰。
采用更先进的边缘检测算法，如基于数学形态学的方法，也可以有效减少伪影的产生。例如，在印刷品缺陷检测中，利用Sobel算子进行边缘提取，并结合数学形态法处理，可以消除轮廓伪影和噪声。
3. 增强图像质量：
在进行边缘检测之前，可以通过图像预处理技术（如图像增强、去噪等）提高图像的质量，从而减少伪影的产生。
对于视觉Transformer等深度学习模型，可以通过添加额外的tokens或采用其他优化策略来解决特征中存在的“伪影”问题，从而提高边缘检测的准确性。
4. 采用稳定性理论：
在处理循环视频超分辨等任务时，可以利用Lipschitz稳定性理论来构建稳定的循环网络，从而减少因循环处理产生的偏差导致的高频伪影。
机器视觉系统可以通过使用滤波器、优化边缘检测算法、增强图像质量以及采用稳定性理论等多种方法来处理边缘检测中的伪影问题。这些方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的处理效果。
