随着计算机技术的飞速发展,图像边缘检测技术已经成为图像处理和计算机视觉领域的研究热点之一,数字图像边缘检测是图像分割,图像识别,区域形状提取等图像分析的重要基础。本文的主要内容如下:首先,介绍了数字图像处理的基本概念及其应用领域,概述了边缘检测研究的背景意义和基本概念,其次,详细介绍了几种经典的图像边缘检测算子,通过理论分析和仿真实验结果分析比较各个算子的优缺点,再次,重点论述了Canny准则和Canny边缘检测算法,详细阐述了Canny边缘检测算法的具体实现过程,并分析了传统Canny算法的优缺点,最后,针对传统Canny算法采用高斯滤波器及其高斯参数的不确定性造成图像出现伪边缘和边缘细节丢失等缺陷,本文提出一种基于中值滤波的改进的Canny算法,并改进梯度幅值计算方法,分析改进方法的具体实现过程,并针对图像不同的噪声进行仿真实验,并利用峰值信噪比(PSNR)比较两种算法的抗噪性,通过对实验结果分析可得,用中值滤波代替高斯滤波的改进算法具有较高的信噪比,可以提取较准确的边缘信息,有效地克服了传统Canny算法中高斯滤波平滑丢失的一些缓变边缘,能够得到较好的边缘检测效果。