邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的一箇基本問題，其主要目的是在數字圖像中識別出亮度或其他圖像屬性發生顯著變化的點。這些變化通常對應於物體表面的不連續、深度的不連續、物質屬性的變化或場景照明的變化，它們往往反映了圖像中的重要事件和特徵。邊緣檢測是特徵提取的一箇重要組成部分，它可以通過提取圖像中的輪廓信息，幫助分析和理解圖像內容。
邊緣檢測算法通過比較相鄰像素之間的灰度或其他屬性的差異來工作。這些算法可能包括基於濾波和非線性處理的FIR邊緣檢測技術，以及Canny算法和Sobel邊緣檢測法等。Canny算法通過計算梯度、非極大值抑制和雙閾值處理來檢測邊緣，而Sobel濾波器則用於檢測具有複雜面積的邊緣，並提取形狀特徵。
總的來說，邊緣檢測是機器視覺和圖像處理中的一箇基礎任務，它廣泛應用於圖像分割、特徵提取、3D重建、有限元分析和識別等多種任務。通過邊緣檢測，機器可以更好地識別和理解圖像，進而執行更復雜的視覺處理任務。