论文主要工作包括：介绍了颜色空间理论和颜色空间模型，为后续彩色图像处理打下基础；阐述了四元数理论，包括四元数的性质、代数运算以及四元数的矩阵理论，详细分析了四元数矩阵的奇异值分解，从而加深四元数与彩色图像的结合，为新算法检测算子的提出提供了有力的理论支撑；论述了边缘检测的基本原理，给出了几种传统的灰度边缘检测算法，实验仿真比较了它们的检测性能，选取出其中性能最好的灰度canny边缘检测算法，从而确定了论文将针对目前最优的灰度canny算法进行改进；详细分析了canny算法的原理和步骤，指出canny算法带有伪边缘、色彩信息缺失等缺陷，为后文针对其提出改进方案提供了方向；构造了彩色四元数边缘特征矩阵,从而改进了传统canny算法梯度幅值的计算方法；提出了基于四元数边缘特征矩阵的彩色图像边缘检测算法，实现了检测出彩色图像的轮廓特征的同时，保留彩色图像的色彩信息的效果；结合检测效果的客观评价指标，通过实验仿真证明了新算法的可行性和有效性，并与传统灰度算法定量比较，证明了新算法具有更高的信噪比和更高的定位精度，更优越的检测性能显得更具有理论价值和实际意义。

通过对不同场景的彩色图像的实验检测，论文提出的算法在抗噪性能、检测准确率、定位精度等方面优于其他已有算法。

论文主要特点或创新点在于：

给出了用四元数表示彩色图像的方法。这样在进行边缘检测时，成功地保留了彩色图像各个颜色通道之间的光谱特性内在联系。

解析了经典的灰度边缘检测算法。详细介绍了Canny经典算法，给出了算法的详细步骤并验证其准确性，对比分析了检测效果的优劣。

提出了基于四元数和矩阵理论的彩色图像边缘检测算子，成功优化和改进了传统canny边缘检测算法，更好地保留彩色图像的色彩信息和轮廓特性。

论文主要通过五章的内容来论述：

第一章是绪论部分，主要介绍了论文课题的研究背景、目的和意义，还有四元数的发展和应用现状，着重介绍了四元数的应用背景，包括四元数与彩色图像处理的简单关系以及彩色图像边缘检测的预备知识——颜色空间，最后简述了论文的内容安排。

第二章首先简单介绍了四元数代数，主要包括四元数的概念、性质和代数运算，其次介绍了彩色图像的四元数表示，然后着重论述了四元数矩阵，包括它的特征值和特征向量、四元数矩阵奇异值的分解以及基于四元数矩阵奇异值分解的彩色图像分解，还简单介绍了一种四元数旋转彩色边缘检测器，最后是对本章的小结。

第三章则详细论述了传统灰度Canny边缘检测算法，首先对边缘检测进行了原理分析，并同时介绍了几种经典的灰度边缘检测算子，然后详细阐述了Canny边缘检测的基本原理以及算法步骤，最后通过实验仿真将几种经典边缘检测算法进行了比较，并作了本章小结。

第四章则是论文最重点章，详细分析了作者提出的四元数与canny算子相结合的彩色图像边缘检测算法，首先分析了传统灰度Canny算法存在的问题，然后阐述了新算法提出的思考过程，提出了彩色四元数边缘特征矩阵，并利用它实现改进的彩色Canny边缘检测器，然后通过实验仿真来检测新算法的有效性和可靠性，通过几组图片将几种经典的边缘检测算法和作者提出的基于四元数理论的新算法进行主观和客观的比较和评价，最后进行本章小结。

第五章则是对该论文的总结和展望，总结了论文所做的工作和获得的成果，对未来的研究方向进行了展望。