为了提取含噪声印制电路板（PCB）光板缺陷图像边缘信息，提出了一种基于混合法的图像边缘检测方法.在分析类间最大距离法图像分割基本原理的基础上提出了一种改进的类间最大距离法（IMDBC）；设计了结合中值滤波、IMDBC、改进的数学形态学边缘检测算子与LOG算子进行PCB光板缺陷图像边缘检测的混合方法.用CCD及显微镜成像系统获取4幅PCB光板缺陷图像，结果表明：用本文方法提取出的图像边缘信息清晰且较精确，噪声点较少，所得到的4幅图像优质系数是其它6种方法的1.0111~1.3586倍.

随着现代网络传输和视频通信技术的快速发展, 大大拓宽了热红外图像的应用领域。提出了一种基于小波变换的热红外将质图像滤波增强方法。该方法以受到不同强度高斯白噪声和脉冲噪声构成的混合噪声模型的热红外降质图像为研究对象, 首先对其进行二维小波变换, 从而获得高频和低频小波分解系数; 鉴于低频小波分解系数包含图像大部分信息, 基本不受噪声干扰的特点, 引入直方图均衡化法进行增强处理, 以改善图像低频信息的对比度; 根据各方向的小波高频分解系数中噪声的分布特征, 对经典数学形态学滤波算法进行研究, 分别设计出几类多尺度多方向的结构元素, 实现对各高频小波分解系数中噪声的三级串联滤波处理, 在此基础上进行自适应同态滤波增强, 以最大限度改善滤波后图像质量。最后进行小波分解系数重构。实验结果表明, 该算法对于热红外将质图像的处理效果优于单纯进行经典数学形态学滤波和已有的改进数学形态学滤波, 为该类降质图像的滤波增强处理提供了一条可供借鉴的思路。