图像边缘检测是一种用于定位二维或三维图像中物体边缘的技术。这种技术通常应用于医学图像处理领域。

图像边缘检测的过程包括多个基本步骤，首先是对图像进行滤波以减少噪声的影响，同时尽可能保持边缘的强度。接下来是增强阶段，通过计算梯度幅度来突出显示图像中灰度变化明显的区域。然而，在某些情况下，梯度幅度大的点并不一定是真正的边缘点，因此需要进行检测以区分这些点。最终的目标是精确地定位边缘的位置。

图像边缘检测广泛应用于计算机视觉、模式识别和机器学习等领域。在医学成像中，它可以帮助医生更准确地诊断疾病并制定治疗方案。此外，它还在工业自动化、安全监控等方面发挥着重要作用。

随着人工智能和深度学习的发展，图像边缘检测的研究也在不断深入。研究人员正在探索新的方法和技术，以提高边缘检测的精度和效率。