为了解决传统灰度图像边缘检测中容易出现的边缘定位偏差、边缘丢失以及边缘不连续等问题，结合传统的Sobel梯度边缘检测方法和图像阈值分割技术，提出了一种改进的Sobel算子彩色图像边缘检测方法。通过对比试验结果表明，该方法可以有效地降低色彩边缘的误检率，一定程度上提高了边缘检测器的性能。

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息, 在RGB 彩色空间中用Mahalanobis 距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点, 采用可以多值输出的CNN 来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis 距离对灰度CNN 度量象素差异的方式进行改进, 使其可以在RGB 彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log 和Canny 等几种边缘检测算子比较, 可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外, 在含有