本文基于灰色关联分析可以进行边缘检测这一理论依据,研究了基于灰色关联分析的传统边缘检测算法原理,改进了传统算法中存在的抗噪性能差、阈值设置主观性强等缺陷。文中首先介绍了边缘检测的相关背景知识以及基于灰色关联分析的传统边缘检测理论基础及研究进展。其次,针对传统算法存在的缺陷进行改进。加入中值滤波器对待检测图像进行平滑滤波,增强算法的抗噪性能;结合人眼视觉特性提出了一种自适应的计算阈值的微分方程,该方程由图像待检测像素点周围3×3邻域的平均灰度值组成,克服了传统算法阈值设定主观性强的缺陷;对改进算法进行仿真分析,通过处理边缘点的八邻域区域点,改善了改进阈值提取出的边缘伪边缘较多现象;实验仿真证明,改进算法对含有较高浓度的椒盐噪声有很好的抑制效果,自适应阈值提取出的边缘较传统算法定位误差更小。最后,主要通过实验仿真,分别从抗噪性能、定位误差、线性连接程度、边缘连续性等方面,将改进算法与经典微分算子的检测性能进行对比。实验数据证明,改进算法相比经典算法而言检测出的边缘图像更为完整,边缘连续、较细,定位精度较高,对于含有较高浓度的椒盐噪声图像,也取得了经典算法不可比拟的优势。探讨了改进算法对不同类型图像的适用性以及算法时间在不同灰度级图像中的性能,结果证明本文算法适用性强。