边缘检测是数字图像处理领域中最基础最关键的问题，也是数字图像处理领域经典的技术难题之一，边缘检测的效果对于数字图像进行更高层次的特征提取、特征描述、目标识别和图像理解等过程有着本质的重大影响。因此，边缘检测在计算机视觉、模式识别、图像分割等众多基于图像边缘技术的应用领域都有着非常重要的地位。本文首先研究了图像边缘检测技术的处理过程。对经典的边缘检测方法做了深入研究，仿真了经典边缘检测方法在有无噪声存在情况的对比，然后对边缘检测的评价标准进行了简要论述。针对现有的边缘检测算法对不同尺度图像边缘检测的自适应问题，本文研究了多尺度边缘检测算法，并将小波多尺度边缘检测算法应用于图像边缘保护平滑滤波。本文重点研究了Kirsch边缘检测算子方法，针对经典的边缘检测算子Kirsch边缘检测算子运算量大的问题利用其8个方向模板间的循环位移特点通过矩阵运算减小了Kirsch算子的运算量，并将局部熵边缘检测方法应用于Kirsch边缘检测的灰度图像二值化。通过实验和传统的中值滤波相比验证了小波边缘保护平滑滤波的边缘保护效果较好。并通过实验验证了局部熵阈值选取方法的有效性。利用改进后的算法对图像进行平滑滤波边缘得到较好的保护，图像边缘检测的二值化效果也得到了明显改善。