邊緣檢測是數(shù)字圖像處理中一項至關重要的技術，它旨在識別圖像中亮度或顏色變化顯著的區(qū)域邊界。這些邊界通常對應于物體與背景、物體之間的分界線，對于圖像分析、特征提取、圖像分割及后續(xù)的目標識別與跟蹤等任務具有基礎性作用。

邊緣檢測基于圖像處理算法，通過分析圖像中像素的灰度級或顏色強度的突變來實現(xiàn)。常用的邊緣檢測算子包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。其中，Sobel和Prewitt算子通過計算圖像梯度的近似值來檢測邊緣，而Canny算子則通過多級處理（包括噪聲抑制、梯度計算、非極大值抑制和雙閾值檢測）來提供更精確的邊緣信息，能夠較好地平衡邊緣檢測的準確性與抗噪能力。

邊緣檢測不僅是計算機視覺領域的基礎工具，也廣泛應用于醫(yī)學影像分析、工業(yè)質量檢測、自動駕駛、衛(wèi)星圖像處理等多個領域，為這些領域的自動化、智能化發(fā)展提供了堅實的技術支撐。隨著深度學習技術的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的邊緣檢測算法逐漸興起，展現(xiàn)出更高的檢測精度和更強的魯棒性，進一步推動了邊緣檢測技術的發(fā)展與應用。