红细胞形态学研究是细胞学、病理学以及血液流变学研究领域中的一个重要的方面。红细胞占血液细胞成分的95%，在血液循环过程中红细胞变形能力对血液流变学特性产生实质性的影响。在许多病理环境下（如溶血性贫血、早期白血病等），红细胞及其膜结构受到各种因素的影响会产生形态变化。因此，对红细胞形态定量描述和分类对于了解血液流变特性和一些疾病的发病机理等方面都具有重要价值。其中，红细胞形态学研究的一个重要的研究领域就是红细胞的边缘检测问题，它是红细胞形态学研究的基础。目前，红细胞边缘形态的检测一般都是利用传统的边缘检测方法，如边缘临近一阶或二阶方向导数法，利用简单的方法来检测边缘。但是由于红细胞边缘本身所具有的模糊性，传统的方法运算量大，边缘较宽。针对这些不足之处，本文基于模糊逻辑理论以及Pal.King方法，创造性的提出了一种新的边缘检测方法。它主要包括：采用图像分割中的阈值选取方法来确定阈值参数，然后再根据此参数来定义新的隶属函数形式，从而将图像转化为等效的图像模糊特征平面，通过对图像的目标和背景部分进行模糊增强运算，增强边缘两侧的灰度对比度，将其转化为空域图像，最后再进行边缘提取。本文的算法已经在Windows Visual C++编程平台上实现，并对多幅图像进行了测试。测试结果显示该算法具有比传统的边缘检测算法更高的检测效果。