准确识别和量化轻骨料混凝土(LAC)中的孔隙和微裂纹对于分析盐冻劣化机理非常重要。基于形态学原理提出了新DIP方法，克服了传统方法仅依靠形状因子无法精确分割孔与微裂纹、多孔轻骨料干扰混凝土基体孔结构分析的难题，分析了具有相同浆骨比和相同水灰比的页岩陶粒LAC和普通骨料混凝土(NAC)的盐冻孔结构劣化。随冻融循环次数增加，2种混凝土均表现出孔径扩张和微裂纹自孔壁萌生，导致相对动弹性模量(rn)损失。灰色关联分析表明，除了微裂纹萌生与扩展，LAC孔径离散程度较高也能引起rn损失。新DIP方法实现了孔与微裂纹的分割和独立分析，提高二者识别精度至10.6 μm，在定量分析混凝土孔结构和微裂纹时具有优势。

异型微小构件是一种通过轧制、挤压、拉拔等工艺制成的形状复杂、加工边界不规则的结构件，被广泛应用于高端钟表、电子五金、医疗器材等行业。在目前的生产过程中，多通过人工利用显微镜实现异型微小构件的几何尺寸测量，存在劳动强度大、生产效率低、测量精度不稳定等问题。鉴于此，提出一种利用线结构光的异型微小构件几何尺寸测量方法。首先，利用张正友标定法获取工业相机内外参数和畸变系数，结合Steger细化法和最小二乘法对线结构光平面进行标定；其次，基于Microsoft Foundation Classes和OpenCV编制异型微小构件几何尺寸测量程序；最后，利用标准量块对该方法的测量精度和可重复性进行评价，开展3种规格的异型微小构件几何尺寸测量试验。结果表明，无论是在宽度方向还是高度方向，该方法的整体测量误差均小于0.1 mm。该方法达到了较高的测量精度，能满足实际生产需求。

针对高通量荧光显微成像中高密度、低信噪比、亚衍射极限荧光斑点的自动化精准检测和定位问题，基于UNet提出一种轻量级神经网络方法。该方法采用挤压和激发通道层注意力机制和残差模块优化特征信息，构建密度图和偏移量多输出架构，直接执行检测和亚像素定位。在公开数据集和模拟数据集进行实验，所提方法对低信噪比和高密度的荧光点检测优于当前算法，尤其对于达到衍射极限的高密度荧光点，有很好的检测性能，比如在128×128像素具有1200个荧光点并且大部分点达到衍射极限的图像下。所提算法对斑点的识别精度F1分数超过97.6%，定位误差为0.115 pixel，相比最新deepBlink方法，F1提升16.2个百分点并且定位误差减小0.63 pixel。

针对图像超分辨率重建网络因结构冗杂、参数量增加导致的计算量过大、训练时间过长等问题，提出一种注意力引导的轻量级图像超分辨率网络（LAGNet）。LAGNet将随机初始化的自适应权重引入深度残差网络结构，更大限度地利用浅层特征信息。其次，提出注意力引导（AG）模块，该模块使用高效通道注意力（ECA）模块和空间分组增强（SGE）模块双支路并联结构，结合通道间关系和空间位置信息特征，利用注意力引导层动态调整两个分支的权重占比，准确获取高频特征信息。最后，使用全局级联连接，减少网络参数量并加快信息流通速度。使用L1损失函数，在加快收敛速度的同时防止梯度爆炸。在三个基准数据集上的测试结果表明：相比其他网络，LAGNet的峰值信噪比平均提高0.39 dB，模型参数量平均减少24%，加法操作量和乘法操作量平均减少62%；在图像视觉效果上整体更为清晰，细节纹理更自然。

溶液过饱和比和结晶压力是研究多孔材料结晶破坏效应的主要参数, 但目前没有很好的手段直接测量溶液过饱和比。观察溶液结晶现象发现, 溶液结晶前后图像灰度会发生明显变化, 因此本文提出一种基于数字图像处理(DIP)技术的盐结晶过饱和比和结晶压力的测量方法。该方法以图像为基础, 得出灰度值与溶液浓度的关系, 运用MATLAB软件绘出溶液过饱和比和结晶压力分布图。以Na2SO4溶液和NaCl溶液的结晶行为为例, 得到Na2SO4溶液与NaCl溶液结晶的初始过饱和比在1.1~1.3, 进一步计算了Na2SO4和NaCl的结晶压力理论值。Na2SO4和NaCl结晶破坏效应的差异与二者不同的结晶行为有关, Na2SO4晶体的蠕变生长行为导致其更具破坏性。

生物散斑技术能够无损表征微生物活性，在农产品品质管控领域受到广泛关注，然而，传统散斑图像处理方法不易区分不同生物活性区域，在质量评估和分类过程中会产生误差。针对此问题，提出一种基于小波能量谱图的新型图像处理分析方法。首先基于正交小波进行图像分解，然后提取其低频分量建立能量谱图，最后计算图像的能量强度分布，定量分析散斑活动。在市面常见的冰糖心苹果上进行的碰撞实验结果表明，与传统Fujii法、加权广义差分法、改进惯性矩法及小波熵法相比，所提方法不仅能够揭示苹果生物活性随时间的演变规律，还通过具有更高对比度和稳定性的指标实现对苹果表面正常区域和碰撞区域的区分。由于所提处理分析方法可有效识别苹果表皮瘀伤，有望在水果机械损伤评估领域获得广泛应用。

海洋生物相互聚集形成遮挡现象是误检和漏检的重要原因。为了解决这个问题，提出一种采用样本迭代融合辅助网络训练的海洋生物检测方法。首先，选用改进后的深度空洞残差结构作为特征提取网络，提升了网络的特征提取能力；然后，结合海洋生物图像目标遮挡、密集的特点，改进损失函数避免发生误检、漏检现象；最后，为了进一步解决目标遮挡、数据不平衡的问题，提出样本迭代融合方法，生成模拟图像扩充训练集，提高了网络训练的有效性和对小样本量海洋生物的检测能力。实验结果表明，所提海洋生物检测方法在URPC2018和台湾鱼类数据集上的准确率分别达91.36%和90.27%，检测准确率和速度高于现有目标检测算法。

实时图像与标准图像高效配准是保证烟标质量检测效率的关键步骤之一。根据烟标的结构和印刷工艺，提出了一种单角区域配准方法。所提单角区域配准法包括粗配准和精配准两步：粗配准利用烟标的边界特征调整烟标在图像中的姿态和位置，并去除图像中的冗余像素；精配准利用单角区域中的特征点求出实时图像与标准图像之间的单应性矩阵，然后利用单应性矩阵完成配准。实验结果表明，所提单角区域配准方法在烟标图像的配准速度和效果上优于尺度不变特征变换、ORB和AKAZE算法，能满足烟标质量检测的实时性要求。

为研究机制砂粒形表征方法及特点, 采用集料图像测量系统(AIMS)和数字图像处理(DIP)技术测试了5种机制砂的颗粒形态。基于现有研究存在的不足提出了一种改进的粒形测试方法, 并研究了不同粒形表征参数之间的关系。结果表明: 随着粒径范围从大到小, 机制砂的棱角性呈先增大后减小的趋势, 而二维形状值无明显变化规律; 0.3~0.6 mm的机制砂可以反映整体粒径范围的棱角性; 通过单次投影进行图像处理获取的粒形参数有较大的波动范围, 无法准确判断机制砂的颗粒形状; 纵横比与凹凸度有较强的相关性, 粗糙度与纵横比、圆度、凹凸度的相关性较强, 而分形维数与其他几种参数都不具有相关性; 通过改进的DIP技术得出的粒形评价结论与AIMS得出的评价结论一致, 具有一定的可行性和推广价值。