高空间分辨率遥感影像已经越来越多的应用于社会的各个领域,因此对于影像的提取和识别技术也就成为了当前影像处理技术中的热点。边缘检测技术是影像预处理之后和图像分析理解之前的关键环节。它的精度能直接影响到影像后续操作。边缘检测的研究的难点就是如何在噪声和定位精度间寻求一个平衡,使分割后的影像具有相对较高的信噪比。因此,研究学者们提出了很多的边缘检测算法,但这些算法在实际应用中都存在着各自不足的地方,目前并没有出现一个普适性强的遥感影像边缘检测算法。本文从遥感影像边缘检测的抑噪和精准定位两方面出发,结合Contourlet变换,区域分割,影像增强,边缘检测等技术,提出了新的边缘检测算法。论文的具体工作如下：(1)提出了一种结合区域生长法和Contourlet变换的边缘检测算法。该算法首先利用Contourlet滤波去除遥感影像的噪声,通过增强处理后用区域生长法合并同质区域分割图像,最后用L0G算子提取影像的边缘。算法能在较大程度上抑制噪声且能提供较好的边缘信息。(2)提出了一种结合阈值分割和Contourlet变换的边缘检测算法。该算法首先通过Contourlet滤波去噪,经过增强处理后采用阈值分割中的大津法结合传统的L0G算子进行自适应阈值分割提取影像的边缘。算法能在抑噪的同时减少图像的虚假边缘,提高定位精度。(3)对于上述提到的两种算法,本文通过在MATLAB平台编译程序实现,并结合相关的实验和对比分析,验证提出算法的有效性。