目前将单CCD采集的BAYER CFA格式图像进行色彩复原有两种通用方法：双线性插值和边缘检测.为了降低这两种方法在图像边缘引进错误颜色的数量,根据RGB彩色图像中R、G、B三个色彩通道的高度相关的特性：即在5×5像素的小区域内认为绿色减红色以及绿色减兰色为常数,提出了利用信号相关对BAYER格式图像彩色复原的方法,并通过SNR（信噪比）和NCD（归一化彩色差异规范）两种评估方法进行检测.从实验结果可以看出文中提出的方法相对于通用方法提高了图像的信噪比,锐化了图像的边缘,减少了图像高频信息的错误像素的数量,提高视觉质量.

提出了一种检测面阵CCD数码相机畸变差的方法.首先利用标准三维检校场测定面阵CCD数码相机的内方位元素和系统畸变系数,然后依据投影几何中空间直线经中心投影变换后仍是直线的原理,提出了对面阵CCD数码相机随机畸变的检测和改正方法.利用该方法对UAVRS-Ⅱ系统中的面阵数码相机的畸变进行了检校,获取了满意的结果.

在CT图像表面重建技术中,需要进行边缘检测和轮廓跟踪.本文应用改进的小波变换对CT图像进行边缘检测,并充分利用原CT图像的信息,对得到的边缘图进行跟踪和补偿.通过在与边缘方向垂直的小直线邻域内寻找局部峰值,可以弥补在边缘检测中丢失的弱边缘.实验结果证明了该算法的可行性.

为适应新时代对璀产品少量多样化的需求，如何运用新的测量技术，快速将产品的３－Ｄ外形数字化，建立成３－ＤＣＡＤ图档，便成为逆向工程关键的技术之一，本文利用非接触式３－Ｄ测量探头，采用线激光及双ＣＣＤ采集技术，建立一套逆向工程测量系统，快速将样品的３－Ｄ外形数字化，并利用边缘检测、滤波技术和曲线，曲面处理建模重构技术，建立３－Ｄ曲面模型，缩短了产品的设计时间。

采用材料逐层作主民逐层光扫描相结合的方法，能同时测量具有复杂内外轮廓的零件，且内外轮廓具有相同的精度，根据要求，系统的精度可达到５．４μｍ，分辨力可达到２．６μｍ系统地阐述了该的测量原理和测量的各部分组成，在开发的样机上用标准量块对系统的层析图像精度进行了分析及标定。

为解决图像处理系统对目标的实时中心定位问题，设计了一套以TMS320C6711 DSP芯片为核心的实时图像处理系统。对系统的构成和设计进行了描述，并给出了中心定位算法和实验结果。

为了提高车牌的定位率和准确性,通过对车牌特征的研究,提出一种采用颜色特征、图像处理和投影结合的定位方法。首先利用车牌的颜色特征将车牌可能区域从整幅图像中确定,再利用水平移差扫描,边缘检测对图像进行处理,并利用投影以及车牌的长宽比例相结合的方法,确定车牌具体位置。结果表明,此方法对蓝底白字车牌定位较准确,并且具有一定的鲁棒性和实时性。

针对原始的Canny边缘检测算法高低阈值不利于选择的问题,提出一种改进的Canny自适应边缘检测算法。该方法采用3×3的Sobel边缘算子模板代替2×2邻域内求有限差分来计算梯度幅值;利用梯度直方图来选取高低阈值,提高了算法的自适应性;在边缘的连接上采用边界追踪的方法,来保证边缘的连续性和唯一性。以20mm量块图像边缘检测为例进行了实验。结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度,细化图像边缘和抑制伪边缘噪声方面的性能也得到了提高,是一种有益的边缘检测改善方法。