图像是我们认识世界的主要途径之一,而图像边缘是图像的不变特征之一,并且保留了图像的主要信息。图像边缘存在于信号的突变点处,而图像边缘检测技术可以看成是从图像中剔除一些不相关信息,通过对边缘点进行分析来了解整幅图像的主要信息,因此,图像边缘检测技术可以大大减少数据处理时的运算量,并且为后续图像处理奠定了一定基础。到目前为止,已经有很多相关边缘检测算子被提出,一开始这种检测算子是基于灰度图像提出来的,并且这种研究还在继续。然而我们现实中更多遇到的是彩色图像,所以对彩色图像的研究更具有实际意义。Canny算子对灰度图像边缘检测有很好效果,本文试图将这种算子应用于彩色图像,并且采用连通分量的相关指标对改进算子进行评价,主要内容如下：1、分别对灰度图像边缘以及彩色图像边缘特征进行了分析研究,介绍了灰度图像边缘检测方法以及彩色图像边缘检测方法,并在此基础上,通过实验对比与理论分析,验证了算子的优点和不足。2、对Canny准则以及Canny算子进行详细分析,并通过实验结果发现Canny算子检测到的边缘定位准确,并且边缘相对比较细,但是依旧存在噪声影响以及人为设定阈值,自动化程度低等问题。3、针对Canny算子的不足,本文采用多尺度高斯滤波方法平滑图像,选择在彩色空间中计算梯度,并利用彩色图像梯度直方图的特征计算双阈值,通过进行双阈值检测、边缘链接、以及细化边缘,最终实现边缘提取,最后通过连通成分个数对算子进行了评价。通过实验表明,本文改进的方法不仅能够提取比较完整的图像边缘,并且对于颜色变化复杂的图像很有效。