图像测量技术是近年来的测量领域中形成的新的测量技术。它以光学为基础，融光电子学、计算机技术、图像处理技术等现代科学技术为一体，组成光、机、电、算综合的测量系统。其原理是应用数字图像处理技术提取被测物体图像的边缘，从而获得被测物体的几何参数。图像测量技术广泛应用于几何量的尺寸测量、精密复杂零件的微尺寸测量、航空等遥感测量，具有广泛的应用领域。 本文研究和探索了利用图像处理技术进行几何量测量的过程。针对表面贴装技术(SMT)的特点，和传统数字图像测量的不足，探讨和改进了传统图像技术中的若干问题，提出了适用于SMT图像测量的快速中值滤波算法和改进的快速数学形态学实现方法，提高了图像测量的速度和精度。 首先，分析了图像预处理过程及现有滤波方法，选定中值滤波算法处理图像，并改进了传统的中值滤波算法，使其时间复杂度可降低达两倍以上，有效地提高了图像预处理速度。其次，分别对灰度图像和二值图像的边缘检测进行了深入分析，选定Sobel算子进行灰度图像边缘检测，并对进行二值图像边缘检测的数学形态学方法进行了改进，提高了图像处理速度。然后，在详细讨论了最小二乘问题的基础上，对分割后的图像进行边界拟合，针对不同曲线的特点，分别对直线，圆及圆弧，椭圆等不同形状的曲线进行边界拟合。最后，对图像测量中干扰因素的引入对测量精度的影响作了简要分析。 仿真实验结果表明，本文提出的快速中值滤波算法和改进的数学形态学方法的时间复杂度分别比传统算法大为降低，结果基本令人满意。