改写并美化以下内容：边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的是为了识别数字图像之中亮度变化明显的点，并计算这些亮度变化的导数。依据导数的大小判别亮度变化的大小从而对目标与背景进行划分。在经典的边缘检测算法中Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子属于一阶差分算子，Log算子、Canny算子属于二阶差分算子。一阶差分算子就是对图像灰度变化曲线进行一阶导数处理，从而实现对图像中物体边缘的增强；而二阶差分算子就是对图像灰度变化曲线进行二阶导数处理，这些算子对图像中灰度变化强烈的地方很敏感，从而可以突出图像的纹理结构。

边缘检测是计算机视觉和图像处理领域中的基本问题，它的主要目的是识别数字图像中亮度变化显著的点，并计算这些亮度变化的导数。这些导数的大小可用来判断亮度变化的大小，进而将图像分为目标和背景。经典的边缘检测算法包括一阶差分算子（如Roberts、Prewitt和Sobel算子）和二阶差分算子（如Log和Canny算子）。一阶差分算子对图像的灰度变化曲线进行一阶导数处理，以增强图像中的物体边缘；而二阶差分算子对图像的灰度变化曲线进行二阶导数处理，对于图像中灰度变化强烈的区域非常敏感，因此可突出图像的纹理结构。