图像中的直线或者线段特征是肉眼视觉感知识别的重要线索,其对应图像中图案的轮廓或者边界,是图像分析处理和进一步理解图像的关键所在,对于提取特定的图像特征有着十分重要的影响和作用。传统的线段检测算法是通过图像边缘检测开始,而边缘检测又是数字图像处理和计算机视觉检测技术中的基本问题,线段检测作为边缘检测的一个研究领域,对检测并提取特定的图像特征有非常大的帮助,因此,有关线段特征提取的相关检测算法是一直以来的研究热点。不同形状的线段特征检测的问题,在许多实际应用中常常出现,但是能够完全符合实际需求的线段检测算法却几乎没有,必须根据实际情况,对现有算法进行改进,从而符合相关工程应用的需求。目前主流的线段检测技术,主要分为以下几类:基于Hough变换空间映射的检测方法;基于图像边界跟踪和几何信息的检测方法;基于像素点的梯度信息进行快速分类实现线段提取的检测方法。本文据此给出了一种检测护照线性质量缺陷的方法。该方法将利用线段检测算法,对缺陷图像进行检测,并且利用一些预知的经验,对需要检测的图像,进行色彩三通道的预处理,只要在其中一个通道中检测出相关缺陷线段,即可快速定位缺陷图像,挑出残次品。因此主要工作如下:1)对典型的线段检测算法如Hough变换检测算法、Burns边缘检测算法,LSD线段检测算法进行分析比较,最终选择LSD检测算法对文中所提及的缺陷检测进行深入分析处理。2)图像预处理分析,对于图像中缺陷特征的提取,预处理的结果将直接决定检测算法的效果,文中将充分利用彩色图像各通道的信息,对图像进行必要的预处理。3)对需检测的图像进行下采样,运用多尺度分析的方法来减少背景图案对检测结果的影响,同时利用这些线性缺陷几乎都是垂直的现有知识来提高检测精度,提出一种改进的LSD检测算法。利用仿射变换的技术,通过校准被检测图样后进行脏版缺陷的检测,从而找出相关的缺陷图形。最后,通过仿真实验对一批图像进行彩色三通道的预处理、并使用改进LSD算法检测和脏版缺陷检测来检验算法效果。实验结果表明,使用这种方法来快速定位和检测这类图像上的缺陷有非常有帮助的。