有以下一张图像如何准确计算图像的拐点？使用伪代码完成，注意算法鲁棒性准确性边缘噪声。

计算图像拐点通常涉及边缘检测、梯度分析以及二阶导数的计算。这里是一个简单的步骤伪代码示例：

1. **预处理**:
- 对图像进行平滑操作（如高斯滤波），去除边缘噪声，提高后续步骤的准确性。

   image = GaussianBlur(image);

2. **边缘检测**:
- 使用Canny边缘检测或其他边缘检测算法来确定图像轮廓。

   edges = CannyEdgeDetector(image);

3. **计算梯度**:
- 对边缘图像求取x和y方向的偏导数，得到梯度值和方向。

   gradientMag, gradientDir = calculateGradient(edges);

4. **检测转折点**:
- 找到梯度方向变化大的位置，这可能是拐点。
- 可以使用Sobel算子或Hessian矩阵来检测局部极值（极大值和极小值）。

   potentialTangents = findLocalExtrema(gradientMag, gradientDir);

5. **确认拐点**:
- 检查潜在转折点周围的二阶导数，如果两个邻近像素的方向改变很大，则标记为拐点。

   validatedTangents = verifyCriticalPoints(potentialTangents, hessianMatrix);

6. **鲁棒性处理**:
- 针对噪声，可以应用阈值或形态学操作（如膨胀或腐蚀）来增强结果的稳定性。

   robustTangents = removeNoise(validatedTangents, thresholdValue);