基于多尺度特征融合的边缘识别算法通过结合不同尺度的图像特征来提升边缘检测的精度和鲁棒性。该算法首先利用多尺度滤波器（如高斯金字塔或小波变换）提取图像在不同分辨率下的特征信息，随后通过特征融合策略（如加权融合或级联融合）将多尺度特征整合起来，以增强边缘的连续性并抑制噪声干扰。此外，算法还可能引入注意力机制或深度学习模块，进一步优化特征选择与融合过程，从而在复杂场景下实现更准确的边缘定位与细节保留。