图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究内容,是进行模式识别和图像信息提取的基本手段。已有的边缘检测方法多种多样,但是各种方法都尚存不足之处。因此,根据具体的应用要求设计新的边缘检测方法,或者对现有的方法进行改进以得到满意的边缘检测结果是现在研究的主流方向。粗糙集理论是一种研究和处理不完整和不确定知识及其表达、学习、归纳的理论方法。在经典粗糙集中,通过上、下近似算子定义了知识的边界。我们将图像看成一个知识库,将知识的边界对应图像的边缘,并在深入地研究和探讨了(I,T)-模糊粗糙集近似算子与经典的粗糙集近似算子的关系后,提出了利用(I,T)-模糊粗糙集来提取灰度图像边缘的方法。实验结果表明,本文提出的粗糙集边缘检测算法与传统的边缘检测算子相比,检测出的边缘平滑性好,特征清晰,信息丰富。数学形态学是建立在严格数学理论基础上的一门新兴学科,路径形态学是数学形态学的一个特例,主要用于分析图像中的线性结构。利用(I,T)-模糊粗糙集检测到的边缘虽然含有大量的边缘信息,但也使得边缘较宽。我们可以把边缘看成表示图像特征的线性结构,从而提出了利用路径形态学来细化图像边缘,并取得了较理想的效果。