边缘检测主要用于图像处理、机器视觉和模式识别,其检测结果的好坏对于进行图像高层次的特征描述、识别和理解有着重大影响。小波分析是近年来兴起的数学分析理论,由于其时频局部化特性,在图像信号的分析与处理领域获得了广泛的应用。特别是其在大尺度下利于抑制噪声、而小尺度下利于精确定位边缘的性质,非常适用于图像的边缘检测。本文首先分析了小波理论及边缘检测算法发展概况,通过对现有边缘检测算法的分析和讨论,提出了一种基于边缘融合的小波边缘检测算法。该算法利用了平稳小波的相位不变性,将各尺度下的边缘检测结果进行融合,获得了更好的边缘细节信息,并进一步结合PCNN开发了预处理算法。在此基础上,针对小波方向性的问题,提出了利用非抽样Contourlet变换分解后,对各子带检测结果进行融合的边缘检测算法。其次,通过分析比较各种DSP性能,并且结合本设计具体情况,选择ADI公司的Blackfin 531DSP作为图像处理系统的核心处理器。并以此为平台实现了本文提出的基于边缘融合的小波边缘检测算法的硬件实现。仿真结果表明,该算法在硬件平台上能很好地运行,且获得了较好的边缘检测结果。最后,对本文工作进行了总结,给出了下一步的研究目标。