边缘是图像视觉中的一种重要信息,也是图像最基本的特征之一。图像的边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中最重要的研究内容之一,是图像测量技术研究的热点。本文针对图像测量过程中对边缘检测提出的要求,在研究和分析现有的一些边缘检测技术的基础上,提出了一种SUSAN边缘检测算法。本文的主要研究内容包括以下几个方面：(1)介绍了数字图像处理的概念及其应用领域,阐述了边缘检测研究的背景、意义及具体步骤,分析了边缘检测技术仍存在的一些问题；介绍了图像噪声的经典滤波方法,详细阐述了这些方法的基本原理及实现过程；介绍了经典的边缘检测方法,详细论述了这些算法的基本原理,并通过实验对这些算法进行了比较和分析,指出了各自的优缺点。(2)重点论述了SUSAN算子和SUSAN边缘检测算法,该算法是一种完全不涉及梯度运算、只基于周边像素灰度比较的边缘检测算法。主要介绍了SUSAN算法的原理,并用MATLAB编程实现了该算法。最后,在对噪声图像的边缘检测中,通过与其他传统经典检测算子进行比较,结果发现,该算法较传统的边缘检测算法更具优势,能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致光滑。(3)为了将灰度图像SUSAN边缘检测算子扩展到了彩色图像。我们提出了用于彩色图像边缘检测的SUSAN边缘检测方法。首先将待检测的彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后利用利用色差来计算核值相似区域的大小,最后通过阈值化来提取彩色图像的边缘。与传统的边缘检测方法相比,改进的新方法能有效地检测出彩色图像的边缘。检测出的彩色图像边缘比较符合人眼视觉特性。