该文首先通过比较B样条函数与Gauss函数的最优边缘检测特性,从而得出了B样条函数在边缘检测中的最优特性优于Gauss函数的结论.并选取B样条函数作为平滑函数,应用传统Canny边缘检测的理论框架,提出了一种基于B样条小波函数的多尺度Canny边缘检测.结果表明这种方法与一般的Canny边缘检测相比较具有良好的多尺度边缘检测的特性和抑制噪声的效果,而且运算量远远小于基于Gauss函数的Canny边缘检测.然后,该文根据广义模糊理论,对广义模糊算子进行了研究.介绍了广义模糊算子在边缘检测中具有的快速、定位精度高的特点,但也指出参数的不易确定是限制广义模糊算子应用的一大障碍.经过分析,该文给给出了广义模糊算子的参数确定问题的解决方法,并对于广义模糊算子中由于边缘邻域与边缘的灰度值比较接近而造成的邻域低灰度值区域化做出了修正的方法.最后,该文对字符识别作了研究.字符很容易受到各种因素的污染,致使字符缺损、模糊以至于不容易识别.小波变换的主要应用是信号降噪.