边缘研究是图像处理与模式识别中的一个重要课题，它广泛地应用于图像分割、目标识别、遥感等领域。图像处理中的边缘指的是灰度或者结构等信息发生突变的地方，是区别一个物体与其他物体的最基本的特征之一。彩色图像由于比灰度图像包含更丰富的信息，在现实生活中的应用也越来越广泛。相关实验表明彩色图像中有约90%的边缘与其灰度图像的边缘是一样的，但仍有10%的边缘信息是灰度图像中检测不到的。因此，对彩色图像的边缘信息的研究是近年来研究者关注的前沿课题之一。近年来数学形态学在图像处理中的应用已经成为一个新的研究方向，它是数字图像处理和计算机视觉等领域中的一种比较理想的方法，过去通常将数学形态学用于处理二值图像或灰度图像，虽然目前已经存在有一些运用数学形态学处理彩色图像的研究，但直接将数学形态学应用于彩色图像中进行边缘检测的研究还并不是很多。本文在研究二值形态学和灰度形态学的基础上，以及考虑到在RGB颜色空间中进行边缘检测的劣势，文章将数学形态学直接引入到HSI颜色空间中，同时结合多结构多尺度结构元素的优势思想，定义了基于HSI颜色空间的彩色多结构多尺度交替顺序开-闭滤波器(ASFOC c)和闭-开滤波器(ASFCO c)。并且在均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）的约束条件下，为了避免这两种滤波方法各自的不足，采用线性加权混合的思想将这两种滤波算子组合到一起得到了一种改进的彩色形态混合滤波器（HF）。实验证明该滤波器不但可以有效地滤除掉图像中的噪声而且对图像的边角细节信息进行了很好地保护。其次在彩色形态混合滤波器（HF）的基础上，基于HSI颜色空间，并结合多结构多尺度全方位结构元素以及信息熵的思想，提出了一种改进的基于多结构多尺度全方位结构元素复合的彩色图像边缘检测方法。通过实验表明，本文提出的这种边缘检测方法不仅具有良好的抗噪性，而且能够保留更多的图像的细节特征，为接下来继续研究图像的其他性质打下了坚实的基础。