随着社会和科技的发展，数字图像处理的应用日趋广泛，渗透到生活和生产的各个领域。图像边缘轮廓检测技术作为数字图像处理的方向之一，广泛应用于图像分割、运动检测、目标识别和跟踪等领域。图像边缘检测技术技术水平的提高对各方面的应用有着重大的意义。本文的研究工作从图像的多种特征入手，重点研究了特征梯度的提取和多种特征梯度的融合，旨在提升图像边缘轮廓检测的效果。图像的亮度特征、颜色特征和纹理特征从不同的角度反映出图像的信息。通常图像中物体的边缘部分在特征上会有较为剧烈的变化，而特征的梯度能够体现出图像特征的变化，因此可以用特征梯度勾勒出图像的边缘。本文首先对图像各种特征在数值上归整分组，根据分组结果统计出像素点邻域的特征直方图，然后用特征直方图数据计算出该点多个方向的特征梯度，选取最大梯度表征该点的特征信息。正是因为不同特征反映出的图像信息侧重点不同，用几种特征的梯度检测出的图像轮廓也各有特点：亮度梯度对图像的明暗变化最为敏感，颜色梯度在色彩对比强烈的图像中检测效果较好，纹理梯度在整幅图像中分布较为均衡。为了获取各种特征梯度的优点，研究了对各种特征梯度进行融合的回归分析。通过实验结果的对比，本文采用的基于多特征的图像轮廓检测算法对图像轮廓的提取获得了较好的效果。