图像是人类最重要的常用信息之一。数字图像处理技术就是将图像信号转换成数字格式并利用计算机进行处理的过程。图像边缘检测技术是图像预处理技术之一,边缘作为图像的一种基本特征,经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等领域中有着较为广泛的应用。边缘检测质量的好坏直接影响后续图像处理的效果,甚至决定其成败,因此,边缘检测的作用至关重要。图像边缘检测的方法多种多样。本文主要介绍三种检测方法。传统的边缘检测方法是通过一些差分算子,由图像的亮度计算其梯度的变化,从而检测出边缘,主要有Roberts、Sobel、Prewitt、LOG等算子,它们的优点是算法简单、成熟,有现成的程序代码,计算量小,速度较快。缺点是对噪声的干扰都比较敏感,对模糊图像中的边缘检测效果不是很理想。在实际图像处理问题中,图像一般都混有噪声,边缘提取是模糊的。模糊边缘检测算法是由20世纪80年代中期,国外学者Pal和King通过引入模糊集概念,提出的一种模糊边缘检测算法(简称Pal算法)。该算法对模糊图像的边缘检测精度较高,在很多方面已得到广泛应用,但也存在着迭代次数过多、计算量过大、实时性不好以及损失低灰度边缘信息等不足。针对Pal算法的缺陷,本文提出了一种改进算法,改进算法一方面克服了Pal算法运行速度慢、公式复杂、迭代次数多的部分不足,另一方面也有利于准确地检测含有较大噪声的图像边缘。通过实验,结果表明,改进算法与Pal算法相比能更好地检测出图像的边缘,并且大大提高了检测速度。