图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等重要信息，并且图像的边缘检测在边界检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中具有很重要的作用。随着信息技术的发展，彩色图像的应用日益广泛，所以对彩色图像边缘检测算法的研究就显得尤为重要。近年来，基于模糊理论的边缘检测方法的研究受到了很多研究者的青睐。对原有的模糊理论算法不断的进行改进和完善，或将很多经典集下的算法推广到模糊集下是当前的发展趋势。模糊形态学是经典形态学在模糊集上的应用，是模糊集和经典形态学结合的产物，它兼具两者的优点，使得边缘检测算法的效果有了很大的提高。　　 现有的传统彩色图像边缘检测算法，由于对彩色图像的复杂性、模糊性考虑不足，导致其存在以下缺陷：提取的边缘过粗，边缘的连续性较差，不能很好的检测图像中的模糊边缘，不具有抗噪能力等。针对上述问题，本文在前人研究的基础上，重点研究了模糊形态学理论和模糊增强在彩色图像边缘检测中的应用。　　 本文主要研究内容如下：　　 ①通过分析传统形态学边缘检测算法的缺点和模糊形态学边缘检测的优势，将模糊形态学算子应用于彩色图像边缘检测领域，结合多结构元素在边缘检测中的优势，提出了多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法。算法首先采用隶属度函数将彩色图像映射到模糊域，然后采用模糊形态学算子分别处理彩色图像三分量图像，用多个结构元素提取各分量的边缘，将各结构元素提取的边缘最后做平均处理当成该分量图像的边缘，最后将各分量的边缘图像合成作为最终的彩色图像的边缘。仿真实验表明算法能够较好的检测彩色图像边缘，检测结果优于传统的边缘检测算子。　　 ②为了进一步优化前文提出的多方向模糊形态学边缘检测算法，本文将模糊增强算法引入多方向模糊形态学算法中，提出了基于融合技术的边缘检测方法。文中分析了单阈值模糊增强算法的不足，并使用滑动窗口增强技术代替传统的单阈值增强技术。该算法兼具模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法的优势，先使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面，然后利用滑动窗口技术进行模糊增强，增大边缘的灰度差，再将增强后的模糊图像调整回原始区域，最后采用多方向模糊形态学算法进行边缘提取。最后对算法进行了仿真实验，并与其它算法进行了对比分析，实验证明了该算法的有效性。