在球面光学表面疵病检测方法中,显微暗场疵病散射检测方法是当前的一个研究热点,其中图像处理算法是这种疵病检测方法的重要环节,也是决定检测速度和精度的关键。本文按照球面光学元件表面疵病的检测要求,以显微暗场疵病散射检测方法为研究基础,对疵病检测过程中所用到的图像处理算法进行研究,主要内容如下:一、根据球面光学表面疵病的检测原理和检测方法,完成了球面光学表面疵病检测算法的总体方案设计。根据子图像中疵病位置的特性,使用子图像分类算法,实现了子图像的分类。二、研究了疵病图像配准算法,对基于图像灰度的配准算法进行了改进,将图像的边缘特征作为模板的搜索路径,以相关性最大的像素点作为配准位置。同时将一种单尺度的Harris-SIFT算法用于旋转后图像的配准,该算法是把Harris特征点检测算法与SIFT描述算子相结合,剔除了传统DoG-SIFT算法的多尺度性。详细介绍了图像合成所用到的算法,并对图像插值算法进行比对和仿真实验,确定了适用于疵病图像的插值算法。三、对疵病信息提取进行研究,通过虑噪仿真实验比对,证明了中值滤波可有效去除疵病图像中的噪点,同时本文结合Canny边缘检测算法和Otsu阈值法实现了图像二值化,该方法有效避免了疵病的断裂现象。随后利用最小外接矩形算法,完成了图像中疵病类型的分类以及疵病评价信息的提取。四、根据待测球面光学元件的几何特征,完成了对CCD相机、镜头、照明光源和摆动移动平台等主要器件的选择,同时使用电子显微镜完成了像素的标定。利用选定的器件搭建光学实验平台,并对球面光学元件表面的疵病进行检测,运用本文提出的算法完成了疵病信息的提取和统计。