图像边缘检测是图像分析的前提,也是非常重要的一步,边缘检测的效果直接影响到后续的研究。本文对古画边缘检测的方法进行分析和研究,为后续基于古画的三维建模或者数字化仿真提供前提。由于古画存放年代久远或存放不当等原因,导致图像噪声多,色泽暗淡等,传统的边缘检测方法并不适用,因此本文基于经典的Canny算法,针对Canny算法在古画上应用时的缺陷进行改进,用本文算法得到的边缘相较于传统的算法有比较明显的改善。本文的主要工作如下:1、分析了传统的边缘检测算子以及经典的Canny算法的优劣性,根据实验结果得出传统的边缘检测算法以及经典的Canny算法均不适用于古画的边缘检测。2、对古画预处理,针对古画噪声多、画质不清晰等特点,在做边缘检测之前需要对图像预处理以减少噪声对检测效果的影响。本文采用引导滤波的方法对古画图像进行噪声处理,用此方法代替了经典Canny算法中的高斯滤波。3、在经典Canny算法的基础上进行改进。第一,针对经典的Canny算法在计算梯度幅值时所用的方法对噪声比较敏感的缺陷进行改进。第二,针对经典的Canny算法在非极大值抑制的过程中所参考的像素点较少的缺点进行改进。通过这两点的改进,使得到的边缘定位更加精确,同时减少了噪声对边缘检测效果的影响。4、针对经典的Canny算法的在阈值选择上的困难,提出两种改进的Canny自适应选择阈值的方法,并详细阐述了这两种改进的自适应选择阈值算法的步骤,最后通过对实验结果的对比,验证了本文所提出的改进方法以及两种自适应阈值算法在古画上的应用是十分有效的。