边缘是图像的基本特征之一，为人们描述或识别目标以及解释图像提供了重要的特征参数。边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中的经典研究内容之一，是进行模式识别和图像信息提取的基本手段。实际处理的图像都混有噪声，如何消除噪声干扰带来的伪边缘并且同时保证边缘定位的准确性成为边缘检测需要解决的一个重要问题，为此本文进行了基于相位信息的图像边缘检测算法研究。首先，论文从边缘检测算法的数学思想入手，研究分析了传统边缘检测算法的特点。其中重点分析了这些传统边缘检测算法的抗噪性，在此过程中，本文采用了传统算法对加入了高斯白噪声以后的图像进行边缘检测的分析方法。其次，论文对基于图像相位信息的边缘检测算法—相位一致性算法进行了分析研究。验证了相位信息在图像处理中的重要性和稳定性后，研究了相位一致性函数。通过分析相位一致性函数与局部能量函数的关系，考虑到图像边缘信息的局部性的特点，选用Gabor小波计算局部能量函数，并使用由局部能量函数求得的相位一致性函数对目标图像进行边缘检测。该方法不需要对图像进行任何先验假设，只是在傅立叶变换域内简单的按相位一致来寻找特征点。该方法不但能够检测到阶跃特征、线特征等亮度特征，而且能够检测到由于人类视觉感知特性而产生的马赫带现象，具有较强的通用性。最后，论文将基于相位信息的边缘检测算法应用于活塞杆直径测量的边缘检测环节中，结合Hough变换测得了活塞杆的直径。在此基础上，论文分析了该边缘检测算法的实用性，以及在实际应用中的优点和不足。