随着计算机技术的发展,图像处理在工业领域的产品缺陷检测中的应用越来越广泛。论文的主要内容是研究图像处理的基本算法及其在冷轧板板形识别中的应用。本文以冷轧板板形识别项目为背景,以Rice图像分割为线索,深入研究了直方图变换、图像二值化以及基于形态学的图像处理3类基本算法。在直方图变换部分,从Hall定理导出了直方图均衡化算法,在理论上分析了直方图均衡化的性质,同时指出了直方图均衡化方法的不足之处,最后提出了基于直方图均衡化的灰度级压缩算法;在图像二值化部分,首先提出了一种基于类均值的图像二值化算法,并证明了该算法和Otsu算法的等价性,随后给出了基于图像二值化的直方图均衡化算法和基于直方图均衡化的图像二值化算法;在基于形态学的图像处理部分,给出了结构元素选择的基本方法,并在此基础之上实现了基于二值形态学的图像消噪算法和基于灰度形态学的图像增强算法。最后,在综合运用上述3类基本算法的基础上成功实现了对Rice图像的分割。论文在上述基本算法的基础上给出了3种切实可行的板形识别算法。首先提出了基于高帽变换的板形识别算法和基于对比思想的板形识别算法(I);然后通过分析,给出了板形图像的本质特征:含有缺陷的板形各不相同,不含缺陷的相邻板形彼此相似;最后在此基础之上,提出了基于对比思想的板形识别算法(II)。实践表明,三种板形识别算法均是可行的,基于对比思想的板形识别算法(II)的识别率接近100% ,是一种综合性能较好的板形识别算法。