随着红外热成技术在军事和民用领域的应用和推广，往往需要对红外目标进行提取和处理，以获取更多有用信息。然而在红外成像过程中，受探测器材料、加工工艺以及应用环境等因素的影响，往往获取的红外图像具有对比度低、图像层次感差、有用信息掩埋在噪声中，视觉效果模糊。因此，如何将红外图像中有用的目标信息进行提取和边缘分割，对后续目标识别、精确定位等研究具有重要意义。　　 传统的边缘检测方法对清晰图像的边缘检测效果很好，但对噪声相对敏感，对存在大量噪声的红外图像，边缘检测效果并不好，同时传统边缘检测算法在检测精度和抗噪性上很难达到一个折中。而数学形态学是图像处理的一个新的研究领域，具有抗噪性强，边缘检测精度高，计算简单，易于实现等优点。在深入研究近年来出现的形态边缘检测方法基础上，提出了基于梯度法和能量比计算结构元素权值的自适应形态学边缘检测方法。该方法首先通过多结构元素形态学抗噪边缘检测算子进行边缘提取，再根据梯度法和能量比来计算各结构元素权值，再将各结构元素提取边缘信息综合到一起得到边缘信息，根据边缘信息对图像进行分割。将提出的方法引入到双尺度运算中，得到自适应双尺度多结构元素形态学边缘检测方法。　　 实验结果表明:论文提出的方法有效地解决了结构元素权值计算问题。同时将提出的方法推广到双尺度多结构元素上，使得检测结果比传统方法具有更高的抗噪能力和细节信息检测能力。