图像是人类获取外界信息最直接最主要的形式,而边缘是图像中最重要的特征之一。图像的边缘检测在数字图像处理领域中占有十分重要的地位,它是图像复原、数据隐藏、模式识别等多种图像处理技术的基础,已被广泛应用于国防、军事、工业、农业、医学等多个社会生活的领域中。随着人们对彩色图像需求的不断增长以及彩色技术的进步,彩色图像处理逐渐成为了图像处理中最重要的任务之一,彩色图像边缘检测技术的研究也日益活跃起来。本文紧紧围绕着彩色图像边缘检测这个课题,逐步地进行理论阐述和实验探讨。首先从应用的角度介绍了几种常见的彩色模型及其转换关系,其中面向硬件设备的有：目前应用最为广泛的RGB模型、应用于彩色印刷行业的CMY (CMYK)模型、彩色电视系统中的YUV和YIQ模型。面向视觉感知的有：HSI、HSV模型以及L*a*b*模型。然后在灰度图像边缘检测技术的基础上阐述了彩色图像边缘检测技术,详细介绍了分量输出合成法,并通过实验仿真,对比分析了两类传统的彩色图像边缘检测方法的检测性能。最后结合小波分析理论,提出了一种改进的基于小波分解的边缘检测算法,并将其推广至彩色图像边缘检测领域。算法利用小波分解强大的局部分析能力,对图像进行更深入的分析和处理,改善了算法的检测性能。通过在RGB彩色模型中的实验仿真,验证了算法的检测性能要优于传统边缘检测算子的检测性能,其检测出的边缘完整细腻,且具有很强的抑制噪声的能力。但彩色图像边缘检测结果也依赖于彩色模型的选择,所以算法还有待进一步优化,增强其通用性,进一步改善其检测性能。由于彩色图像边缘检测发展的历程并不长,加上课题本身的难度和深度,彩色图像边缘检测这个课题还有待进一步深入研究。