Dijital damgalama (filigranlama), özellikle telif hakkı koruması, kimlik doğrulama ve güvenlik uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Damga görüntüsünün, taşıyıcı görüntüye gömülmesi sırasında, filigranın görünürlüğü ve sağlamlığı, görüntünün özelliklerine ve kullanılan tekniklere bağlı olarak değişiklik göstermektedir. Kenar belirleme teknikleri, görüntünün belirgin hatlarını ve sınırlarını tespit ederek, damga görüntüsünün daha stratejik bir şekilde yerleştirilmesini ve korunmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada, görüntü işleme alanında yaygın şekilde kullanılan kenar belirleme teknikleri olan Sobel, Roberts ve Prewitt operatörlerinin, damgalama sürecindeki performansları analiz edilmiştir. Bu amaçla, 32x32, 64x64, 128x128 ve 256x256 olmak üzere 4 farklı boyuttaki damga görüntüsü, 7 farklı taşıyıcı görüntüsüne, uygulanmış, sonuçlar SSIM ve PSNR metrikleriyle değerlendirilmiştir. Her bir algoritmanın damgalama işlemi sonrası ve damga görüntüsünün tekrar çıkartılması üzerindeki etkileri ayrıntılı olarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, Prewitt yönteminin genellikle daha yüksek başarı sağladığını göstermiştir. Çalışmada ilaveten kenar belirleme tekniklerinin dijital damgalama başarısına olan kritik katkısını vurgulamakta ve damgalama sürecinde hangi tekniklerin daha etkili olduğunu ortaya koymaktadır.