随着图像处理技术的不断完善和发展,以及计算机应用水平的不断提高,边缘检测技术已经广泛应用于各个领域,在电声领域也得到很好的应用,扬声器的音膜是电声器件的重要组成部分,研究音膜图像是检测扬声器性能指标的一项重要工作,目前尚无有效的音膜图像检测方法。本课题针对音膜图像,结合图像处理及边缘检测技术,对图像进行有效的识别和检测,来获取准确的音膜图像边缘轮廓信息,以此来更好的研究音膜同心度等影响其性能指标的各项参数。保证扬声器质量的稳定性。本文以常见的几种音膜图像为研究对象,以边缘检测的基本算法、Gabor滤波器原理以及多尺度为理论依据,主要开展以下方面的研究:(1)分析得出Gabor滤波器在边缘特征提取方面的优越性。(2)验证了多尺度滤波器相比单尺度,能更好的提取图像重要边缘信息。(3)对现有的内外圆轮廓提取算法以及利用提升小波变换原理的算法进行详细的分析及仿真,对比分析其性能以及算法的局限性。(4)提出音膜图像多尺度Gabor滤波器边缘检测算法,论述了算法的基本原理及流程,对算法进行MATLAB仿真,很好的提取到了音膜图像的边缘轮廓。最后,将提出的多尺度Gabor滤波器边缘检测算法与经典的算法进行对比研究,对边缘质量进行评估,并对所检测音膜图像的同心度进行测量分析,从而验证了本算法的有效性和优越性。图17幅,表6个,参考文献51篇。