随着计算机技术的飞速发展,图像边缘检测已成为图像处理的重要内容,它是图像分析的基本问题,是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文的主要内容如下。首先,介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义,历史现状,以及边缘检测的一些基本概念。然后,分别介绍了经典的图像边缘检测算子,如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等,并通过理论分析和仿真计算比较了他们各自的优缺点及适用性。接着概述了几种新的边缘检测方法,如小波理论、数学形态学、模糊理论等。在本文的第四章里,讨论了基于线性滤波技术的边缘检测算法:Marr-Hildreth方法和Canny算法。最后,提出了一种基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法。Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑,往往使得算法的信噪比和定位精度下降,从而产生一些虚假边缘,使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题,运用各向异性扩散方程代替高斯滤波,并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明,改进后的算法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。