本论文旨在对图像进行多尺度分析和研究。在数字图像处理中,进行有效的图像分离工作的重要性不言而喻。MCA是BP和MP算法的合成,以实现用最优稀疏表示图像形态。图像边缘检测是国内外理论研究的热点和难点,图像边缘具有最基本的信息,是特征描述、图像压缩以及图像分割等领域的必要步骤。小波理论是近几十年才发展起来的,蕴含了丰富的理论知识和长远的应用前途,在数字电视、图像分析、地震勘测、雷达分形、机器视觉、模式识别等领域均得到较好的应用效果。非真实感绘制技术是指模拟某种艺术风格的图像处理技术,它的发展开始逐渐受到关注,已成为计算机图形学领域的研究热点之一。但是,非真实感绘制作为一个新的研究领域,目前其度量标准具有不确定性,该研究领域的很多方向还处于不断发展之中。本文基于MCA图像分离技术,实现图像形态的分离。在此基础上,进行研究,然而,在本论文选择典型的两个实验：其一,对MCA修复后的图像进行B样条图像边缘检测,并和Canny边缘检测算子和基于小波包的边缘检测算法进行了对比试验,实验效果较好；其二,进行NPR仿真研究,实验中发现,不进行图像分离的与MCA分离后进行仿真,两者效果差距显著。所以,本论文提出了一种新方法,较其他方法,更好的保存了图像细节。