作为图像处理中的低层操作技术,边缘检测在机器视觉与图像处理领域起着至关重要的作用,能够为后续的操作过程奠定基础。而彩色图像包含更多的颜色信息,能够为描述物体的特征提供更加丰富的信息。因此彩色图像边缘检测算法便得到研究者的大量关注。论文以基于单色调的彩色图像检测技术为基础,分析输出融合法和多维梯度法的原理,并针对现存的算法分别进行实验仿真及其分析,给出实验结果。在此基础上,论文以多维梯度法为主要研究内容,以挖掘更多颜色信息,检测更多边缘为主要目的进行展开,提出两种算法:1)彩色Canny算子与各向异性高斯核融合的边缘检测算法。此方法结合基于单色调的彩色图像边缘检测技术与基于矢量值的彩色图像边缘检测技术之间的优缺点,首先使用彩色Canny算子以雅可比行列式为基础获得最大特征值和特征向量来计算梯度,然后通过各向异性高斯核计算彩色图像各个通道的梯度,并提出一种自适应方法融合梯度。最后采用非极大值抑制过程和双阈值法得到图像边缘。2)基于色彩差异的各向异性高斯核边缘检测算法。该方法分析了各个通道之间的差异信息,并挖掘色彩差异所引起的变化,并将其信息与灰度图像所引起的变化进行融合来检测边缘。最后,针对无噪图像和含噪图像,论文定性、定量地分析了所提两种算法的性能,并将其与现有算法进行比较、分析。实验结果表明彩色Canny算子与各向异性高斯核融合的边缘检测算法能够较好地保留图像的整体结构信息,检测出更多的细节边缘,而且具有较强的抑制高斯白噪声的能力。基于色彩差异的各向异性高斯核边缘检测算法以色彩差异为研究对象检测出更多的边缘信息,同时图像轮廓较为清晰,能够抑制较强的高斯白噪声,得到较完整的边缘图。