图像边缘检测是计算机视觉和多媒体技术中的一个重要处理步骤。通常一幅图像可分为前景目标和背景两大区域,图像边缘检测的主要任务是通过对图像进行分析,识别出图像中目标和背景以及目标和目标之间的边界。本文首先探讨了Serra等人提出的基于数学形态学梯度的边缘检测方法,该方法是一种以图像的形态特征为研究对象、以几何学为基础、建立在集论之上、由一组形态学运算子构成的非线性滤波方法。该方法最大的优势在于对边缘方向不敏感且抗噪声能力强,能简化图像并保持图像形状信息。我们在传统的基于形态学的梯度边缘检测方法基础上给出了几点改进策略。针对边缘检测易受噪声影响的情况,给出了一组改进的形态学滤波方法,从而在一定程度上减弱噪声的影响、提高边缘检测算法的抗噪能力；针对基于多结构元素的检测算法中人为设定合成系数的情况,给出了一种改进的基于多方向结构元素的边缘检测算法；针对不同尺度结构元素对边缘检测结果的影响情况,将改进的基于多方向结构元素的边缘检测算法与已有的基于多尺度多方向的算法相结合,在一定程度上改进了检测结果；针对Pal. King模糊增强算法的隶属度函数逆运算无解的情况,给出了一种通过使用高斯隶属度函数及最大类间方差法确定阈值的改进方法。实验结果表明,改进的基于多尺度多方向和模糊增强的方法在一定程度上提高了边缘检测的有效性和准确性。最后,本文将改进算法应用于RGB空间,对彩色图像进行边缘检测。针对RGB通道灰阶边缘图像等概率融合导致边缘较粗的情况,给出了一种基于灰阶阈值的改进的融合系数自适应方法。实验结果表明,所做工作一定程度上提高了边缘检测的准确性、细化了边缘信息。