在图像处理应用中,边缘提取是一个重要的方面,许多相关的算法被相继提出。本论文主要工作是小波变换图像去噪预处理与模糊边缘提取的研究。一般来说,现实中的图像都是带有噪声的,而图像中的噪声对图像分析、图像压缩等有很大的影响,所以为了后续边缘提取的处理,有必要对图像进行去噪预处理。本文利用小波变换的多分辨率特性,提出一种改进的小波阈值去噪方法,利用小波变换后的细节图像小波系数的区域相关性和方向性,估计信号系数的方差,根据信号系数方差和噪声方差的关系来对系数进行自适应处理,在去噪的同时较好的保持了边缘,取得了很好的效果。由于人的视觉特性和数字图像本身所具有的模糊性,使得模糊技术适用于图像处理,特别是边缘检测和图像分割等方面。遗传算法采用同时处理群体中多个个体的方法,并对搜索空间中的多个解进行评估,使遗传算法有较好的全局搜索性能。因此本文将模糊理论与遗传算法引入到图像的边缘提取中,提出了一种新的基于遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法。该算法首先根据图像确定模糊隶属度函数的窗口宽度,然后用方向模板求出图像的梯度,根据梯度图像直方图采用遗传算进行模糊阈值优化,从而得到边缘图像。对于含噪图像,处理前首先进行小波去噪预处理。结果表明,本文方法取得较好效果,并显著提高了运算速度。