本文围绕图像处理领域中两类重要处理手法——图像边缘检测与图像识别技术展开了深入的研究。在分析目前现有的边缘检测与图像识别技术的基础上,获得了一定的研究成果。 本文共分为四章: 第一章 对数字图像的成像方式和颜色系统进行简单的描述,及其各个领域,包括图像复原,图像压缩,图像边界检测,图像分割,图像增强,图像匹配,图像变换进行了简单的介绍。 第二章 快速检测圆在图像处理中具有重要的地位,而Hough变换是检测圆的基本工具,本章提出了一种对随机Hough变换改进的检测圆的方法。该方法在随机Hough变换的基础上,采用了开窗口的方法,从而使算法速度得到大大的提高。 第三章 提出了另一种对随机Hough变换改进的检测圆的方法。在对Teh-Chuan Chen and Kuo-Liang Chung1的改进算法基础上,与第二章的开窗口方法相结合,从而进一步使得算法速度大幅度提高。 第四章 利用分层遗传算法进行优化边缘算子。利用分层遗传算法优化设计灰度梯度算子,通过对样本图像的训练,在最小均方误差准则下获得最优灰度梯度算子。最优梯度算子增加了对噪声的抗干扰能力,使得最各种情况下得到的边缘更准确。