边缘检测是数字图像处理的重要研究课题,在这一领域的主要研究方法有：经典的边缘检测算子、小波分析方法、曲面拟合法、数学形态学方法等等。本文首先叙述了数字图像处理技术和图像边缘检测算法的研究和发展历史和现状,其次又回顾了经典的边缘检测算子,然后复习了小波分析理论其边缘检测算法,最后提出了更优的边缘检测算法——基于噪声与边缘方向变化差异的小波边缘检测算法。至今以来很难做到把噪声和边缘真正的区分开来,边缘检测的结果或多或少都会受到噪声的干扰。考虑到图像的边缘和噪声的区别：噪声在梯度方向和非梯度方向上的幅值变化差异比较小,而真正的边缘在梯度方向和非梯度方向上的值的变化幅度会比较大,本文提出了基于噪声与边缘方向变化差异的小波边缘检测算法。考虑到图像的边缘和噪声的区别：在进行小波变换之后噪声引起的小波变换的模局部极大值会随尺度的增加而迅速的减小,但是边缘引起的小波变换的模的局部极大值随尺度的变化幅度较小,且小波分析边缘检测结果在低分辨率时细节丰富、噪声多,在高分辨率时噪声少、缺乏细节,提出了基于尺度融合的边缘检测算法。