数字减影血管造影技术(DSA)是现代医学图像研究领域的一大热点之一,而图像的边缘是图像的基本特征,边缘检测是图像处理的基础。由于DSA图像会伴随着各种噪声,而且血管的细节部分易丢失、信噪比低等特点,这就进一步增加了DSA图像边缘检测的难度。本文根据DSA系统产生DSA图像的特点,首先详细介绍了边缘检测技术的基本理论知识,重点分析了现有的经典算法,以及各自的优缺点。其次,研究了DSA系统以及小波变换的基本理论,重点研究了基于小波的边缘检测技术。最后,本文研究了现有的基于小波模极大值边缘检测算法,并结合Canny算法和图像融合技术的特点,提出了一种改进的基于小波模极大值边缘检测算法。即先在两个小尺度上分别求取图像所有的奇异点,然后根据边缘与噪声的特性对这两个尺度上的奇异点分别进行两次判断,由此分离出各尺度下的边缘奇异点,最后应用图像融合技术将前面得到的边缘奇异点进行结合与连接。实验结果表明,该方法的边缘检测受噪声的影响小,没有伪边缘,边缘是单像素宽,很好地解决了高精度定位与强去噪能力之间的矛盾。这在医学图象处理中具有一定的意义。