数字图像的边缘包含多种有用信息,作为图像的最基本特征,可以检测和识别图像,在进行图像处理时被频繁应用于图像的增强、图像压缩、图像分割和识别等领域。图像的边缘检测是进行模式识别和图像信息提取的基本手段,作为图像处理、图像分析和计算机视觉领域中的经典研究内容,至今没能完全解决。怎样消除分析处理图像时噪声干扰带来的伪边缘,并保证检测得出的边缘信息的准确性,就是其中的一个难题。本文针对数字图像的边缘检测中有待解决的难点问题进行分析。在如何实现边缘检测的研究中,产生了一些经典算法,在此分三部分对这些方法进行详细介绍,并在经典算法的基础上,对改进方法做了说明。文中首先分析目前广泛使用的Sobeh、Roberts和Canny算法等边缘检测方法,在有噪声和无噪声的情况下,应用这些检测方法进行仿真实验,并将仿真实验结果进行对比以分析算法的优缺点。这些基于图像灰度值的梯度进行计算的算法对噪声的敏感度比较高,一旦图像出现噪声的时候,这些算法可能将噪声当作图像的边缘检测出来,也可能混淆真正的边缘点与噪声点而发生误检或漏检的现象。通过分析经典算法的优缺点,本文对经典边缘算法中的Sobel边缘检测算法进行改进。将Sobel边缘检测算子由2个方向扩展到8个方向来计算图像的像素点,并且根据边缘点之间的相互关系来确定图像的真正边缘点,以最终确定是图像边缘点还是噪声点,并据此完成整体图像边缘的检测。随后本文介绍了基于模糊集理论的边缘检测方法,指出其优缺点并且提出了一种改进算法,取得了不错的检测效果。最后文章介绍了基于数学形态学的数字图像边缘检测算法,这是对图像进行多尺度元素和多结构元素结合的边缘检测以得到图像边缘的方法。该方法能够有效的对图像进行边缘检测,高质量的保持图像边缘信息的完整性和连续性。