图像检测是广义计算机视觉的一个分支，是计算机视觉技术用于检测的实际应用，与传统的检测手段相比，具有很多独特的优势。图像检测和狭义计算机视觉一样，也分为低级处理阶段和高级处理阶段，低级处理是高级处理的基础，高级处理是低级处理的延伸。由于图像检测着重研究对景物中个体目标的分析和检测，对目标的形状信息要求准确的提取，以便对其进行准确的分析和测量。因此，图像检测对于低级处理的要求非常高。在图像检测低级处理问题的研究中，着重利用了图像信息测度，从图像中提取所包含信息和知识及其表示的工具，来指导低级处理中某些算法的实现。 本文在研究和分析专业图像检测系统的基础上，结合我们研究室以往研究成果，针对通用图像检测特点提出如下改进和新算法： (1)用结构化的方法构建了一套通用的图像检测软件系统，提出了一种组态图像处理软件结构。它是一种结构化开放式的软件系统，可以随时添加模块，并且根据用户的需要可以灵活的组成各种专业图像检测系统； (2)在图像质量改善方面，提出了一种基于方向信息测度的模糊逻辑自适应增强改进算法； (3)在图像边缘检测方面，提出了一种基于模糊逻辑的图像自适应边缘检测方法； (4)在彩色图像处理与分析中引入矢量分析方法，可以充分利用图像的彩色信息，在此基础上提出一种新的基于模糊逻辑的彩色图像处理算法。