边缘检测是一种图像处理技术，可以从图像中检测出物体的轮廓或边缘，以此显示出图像的基本构成。边缘检测是图像处理的一个重要部分，它对模式识别方面的应用有重大意义。
边缘检测的算法通常可以分为两类：基于特征的算法和基于滤波的算法。基于特征的算法一般是根据图像中几何特征或数学特征检测边缘，比如高斯曲线，椭圆曲线，二阶函数，余弦函数，梯度和熵，导数等。基于滤波的算法则利用滤波器对图像进行模糊处理，来查找图像中的边缘，其中又包括用该方法的卷积算法，波段选择算法，均值滤波算法，中值滤波算法，结构元滤波算法等等。
边缘检测能够从二维图像中检测物体的轮廓或边缘，是识别物体图像所必不可少的重要步骤，它不仅能够处理清晰明了的图像，还能有效处理模糊图像，提取其中的线条特征，在计算机视觉技术中有着广泛的应用。
边缘求取具有非常重要的作用，它可以帮助检测图像中的数字噪声，检测图像的光照环境变化，做图像增强，以及模糊之类的图像处理。此外，它还能够用于数字图像压缩和图像融合，用于精确判断二维图像中物体的形状或长度。当今，边缘检测技术已经大量地应用于三维重建、字形识别、机器视觉技术和人机交互技术等用途。
总的来说，边缘检测能够有效地从一张图像提取出基本的物体特征，及更多的准确信息，在计算机视觉方面具有十分重要的应用价值。
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