随着遥感技术的发展，彩色遥感图像处理技术也有了极大的发展。从实际应用来说，有效地将彩色遥感图像中的自然或者人工目标物体与背景相分离，并将其识别成应用所能接受和理解的模式或种类，具有极大的理论意义和实用价值。边缘是图像最基本的特征，彩色遥感图像边缘检测作为获取彩色遥感图像信息的一种重要手段，对后续更高层次的处理如彩色遥感图像分析、描述、识别、理解等有着重大意义。　　 随着计算机技术的不断发展，各种图像边缘检测方法层出不穷。而图像所具有的不确定性往往是由模糊性引起的，使得近年来越来越多的研究者致力于模糊边缘检测的研究，以模糊图像进行边缘检测逐渐成为研究趋势。在模糊集下，原有的算法可以不断进行改进，使得边缘检测的效果大幅提高。但是，相较于普通图像，彩色遥感图像更加复杂，由于传统模糊集隶属度函数所具有的局限性，使得其在复杂图像的边缘检测上尚显不足，因而不能简单地把现有的图像边缘检测算法直接应用于彩色遥感图像，这就需要针对具体的应用要求，研究新的理论，设计新的方法或改进、融合现有算法以提高检测质量，找到一种抗噪性强、定位准确、不漏检、不误检的边缘检测算法以适用于彩色遥感图像。　　 本文研究了彩色遥感图像的边缘检测算法，针对一型模糊集合的局限性，引进了二型模糊集合理论，通过分析以Pal.King算法为代表的传统模糊增强边缘检测方法的缺陷，将算法的基础理论提升到二型模糊集合，并将其与形态学方法相结合，设计出一种基于模糊增强的区间二型模糊形态学边缘检测方法，并应用于彩色遥感图像边缘检测。通过仿真实验说明，该算法能够较好地适用于彩色遥感图像边缘检测，相较于传统算法，效果有一定的提高。　　 为了进一步迎合彩色遥感图像的特点，本文还利用多方法相结合的思想，设计出一种基于方法链接的彩色遥感图像边缘检测算法。该算法主要利用滑动窗口技术来降低彩色遥感图像的复杂性，并利用模糊增强技术来降低图像边缘的模糊性，同时还改变了传统增强算法所用的图像整体增强为窗口增强，使其适应了复杂彩色遥感图像的需求。