彩色图像边缘检测是彩色图像处理中的重要研究课题。边缘是彩色图像最基本的特征。而且边缘在边缘检测、图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。　　 彩色图像边缘检测作为获取彩色图像信息的一种重要手段，对彩色图像进行更高层次的分割、分析、描述、识别、理解等都有着重大的影响和使用价值。但鉴于彩色图像与生俱来的复杂性以及现有理论和方法的不足，找到一种具有抗噪性强、定位准确、不漏检、不误检等能力的普适性彩色图像边缘检测算法存在诸多难题。因此针对具体应用要求研究新的理论、设计新的算法，或改进、融合现有算法以提高检测质量，依然是彩色图像边缘检测研究的主流方向。　　 论文研究了数字彩色图像边缘检测方法，其主要内容如下：　　 (1)分析了国内外重要的期刊、书籍、论文等文献资料，概括了模糊理论在彩色图像边缘检测研究中的发展现状。　　 (2)研究了日常生活中所得的彩色图像，了解到并非所有都清晰可辨的，图像中可能包含了当时光线变化等因素所造成的灰暗区域，从而影响了彩色图像边缘检测的效果。因此本文针对此问题提出了一种改进的Retinex算法-FMSRCR。并将此算法用于彩色图像边缘检测的预处理，使每张测试图像都规正(Normalize)到正常的环境下，降低光线变化对边缘检测效果造成的影响。　　 (3)分析了二型模糊集合理论和以Pal.King算法为代表的传统模糊边缘检测方法的优缺点，将二者优点结合，设计出一种基于二型模糊增强的模糊边缘检测算法，并应用于FMSRCR算法预处理后的彩色遥感图像。通过仿真实验说明，该算法能够较好地适用于亮度不是特别高的彩色遥感图像等单一对象的边缘检测，并较之传统的算法，效果有一定的提高。