图像边缘是分析理解图像的基础,对图像边缘提取算法及应用的深入研究必将推动图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的进一步发展。针对目前边缘提取算法大多没能很好地解决从局部高频信号中区分噪声和边缘的问题,提出了一种基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘提取算法,该算法能有效地抑制噪声,并提取到丰富的边缘细节。针对将梯度矢量幅值作为选择标准的边缘提取算法因数据模式和边缘大小的影响具有不确定性的问题,提出了一种结合嵌入可信度的多尺度离散Canny边缘提取算法,该算法具有较强的抗干扰能力。针对多数具有较好抗噪性能的边缘提取算法存在的计算量大,平滑时容易模糊图像边缘的问题,提出了一种多尺度自适应加权形态边缘提取算法,该算法具有较好的实时性和噪声抑制能力。针对车型识别和立体匹配领域要求提取到连续的目标边缘,而实际应用中边缘提取受噪声和干扰较大,存在边缘不连续的问题,提出了一种结合信号配准技术的小波多尺度边缘提取算法,该算法能在提取连续边缘的同时有效地抑制噪声和干扰。针对小波变换图像压缩存在的边缘模糊问题,将图像边缘提取应用于图像压缩编码,提出了一种具有边缘保持特性的嵌入式图像压缩算法,该算法有效地克服了Gibbs效应,提高了恢复图像质量。