复杂背景下目标的特征提取是数字图像处理领域中的一个重要发展方向，在诸多领域中数字图像的处理及机器视觉系统的运用日益广泛，要求也愈发严格，使得图像处理的难度加大。而在复杂背景下，如何寻得带给视觉系统很大冲击性或需特别关注的目标，显得尤为重要。而在对目标处理的众多方面中，精确轮廓的提取才是最重要、最基本的环节。人们只能在获得目标带纹理的精确轮廓图像的基础上，才能进行更深一步的研究。本文正是在此背景下研究基于复杂背景下工件特征提取的关键技术，具体工作如下：(1)对新型抗挠四辊卷板机的机械结构、应力和变形量加以分析；通过卷筒的加工原理及工艺要求的现场调研和系统分析，得出机器视觉系统在板材加工成型过程中待提取的特征参数。(2)针对待处理的目标图像，该机器视觉系统中的图像处理模块包括图像预处理、复杂背景下目标图像识别及特征提取三大模块。其中图像预处理模块是使用双线性插值法对图像进行缩放，再用混合降噪滤波方法处理图像噪声，并用阈值分割法或基于分水岭变换的模糊C-均值聚类方法对目标图像进行图像分割，最终用多结构元边缘检测算法来进行目标图像的边缘检测；图像识别模块利用RHT算法来进行圆的检测；特征提取模块中提出基于轮廓标记和轮廓填充的多目标旋转扫描轮廓提取算法来对目标图像进行轮廓的快速提取，随后使用聚类思想结合不共线三点的原理提取圆形目标的特征参数。