邊緣檢測是通過識別對象之間顏色或強度信號邊界變化的區域來勾畫場景中對象輪廓的過程，對于對象識別、圖像分割和特征提取等計算機視覺應用至關重要。

傳統上，其準確性取決于圖像質量。在視覺嘈雜的場景中，傳統方法效果不佳。為了應對這一挑戰，由合肥工業大學領導的聯合研究小組開發了一種抗噪聲方法，無需事先成像即可檢測物體邊緣。

提出了一種稱為邊緣敏感單像素成像的方法。在由于嚴重光污染等因素而通過傳統光學方法難以獲得清晰圖像的場景中，新方法被證明可以有效地在存在噪聲的情況下準確檢測物體邊緣。

為了實現這一突破，研究人員通過將標準 Hadamard 單像素成像模式與二階微分算子進行卷積來設計調制模式。這種差分邊緣檢測系統顯著增強了抗噪能力，確保邊緣識別清晰而精確。值得注意的是，該方法展示了對移動物體的實時邊緣檢測性能，展示了其在不可見波段進行安全檢查的潛力。