图像的边缘信息包含了图像中最主要的信息。图像的边缘具有很重要的特点:即使图像的亮暗程度不同、对比度较低等因素会影响一个图像的视觉效果，甚至欺骗人眼，但是图像边缘的特征没有改变。比如对比度较低的图像的边缘，人眼很难分辨，但是只要选择合适的边缘检测算法，就能检测出准确的边缘。　　颅骨图像边缘包含了大部分信息，对颅骨图像进行边缘检测可以为后续的颅骨测量做铺垫。在实际应用中，医生常常要对颅骨图像的边缘线进行描绘，在描绘过程中如果图像稍微有些移动，边缘线必须擦去重绘，耗费时间与人力，并且人眼对图像边缘的识别效率不高，边缘认定不准确，往往容易受到外界因素影响。本文主要针对医生绘制存在混淆现象的颅骨图像边缘的需求，设计提取颅骨图像边缘的算法，提高描绘的效率和准确率。　　本文主要围绕存在混淆现象的颅骨图像进行研究，对其进行全局和局部边缘检测。首先对混淆图像进行预处理，即采用均值重采样组合的方法来进行混淆去除，剔除图像中不包含有效信息的冗余部分。然后用改进的自适应平滑滤波算法进行全局边缘检测，并与Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子的边缘检测进行比较。最后用聚类分析法中的距离加权k-均值法进行局部区域的边缘提取。通过全局和局部相结合的边缘检测方法，就可以得到完整的颅骨图像边缘。