图像的边缘体现了图像的主要轮廓信息，它定义了亮度、颜色等的突变。边缘检测是图像处理技术的一个重要研究方向，广泛应用于图像分割、图像识别和图像纹理分析等方面。实际生活中获得的图像常常受到系统噪声干扰，并且由于光照不够，有可能导致直接采用图像的边缘检测算子无法最有效地检测出边缘，同时对图像进行简单的滤波平滑处理虽然可以去除噪声，但是也会使得图像变得更加模糊，造成模糊边缘细节的丢失。在模式识别领域中，图像特征的提取是模式识别技术的关键，而在边缘图像的基础上进行图像特征的提取也是研究的一大热点，图像较好的边缘检测结果对模式识别技术起着重要的作用。针对以上问题，本文做了以下工作：1）提出了改进的图像滤波平滑算法，该滤波算法既能消除噪声又不会破坏模糊边缘细节信息；2）提出了改进的模糊对比度增强算法，该算法使图像边缘两侧的差异更为显著，针对图像存在模糊边缘的问题具有较好的效果；3）提出了改进的Canny检测算子，该算法能够检测出更多的弱边缘细节。本课题最后搭建了一个灵活的图像边缘检测平台，该实验平台能够实现对图像模糊边缘的检测，并且对于其他的图像通过界面调节实验参数也可以得到令人满意的边缘检测效果。