随着胶印印刷机的快速发展,以客户视觉和主观印象来评价胶印印刷质量的方法已经很难满足当今胶印质量的评判要求,同时为了克服传统胶印控制条质量检测法占用版面和只能局部检测的弊端,提出了基于画面的胶印印刷图像质量检测方法。基于画面的胶印印刷图像质量检测方法的研究有助于推动胶印质量检测方法的发展,具有一定的应用价值。通过数字图像处理技术验证自适应阈值的复合角点检测算法的有效性,并通过对比原理检验复合角点检测法的优越性；以采集到的数字胶印图像为实验材料,验证综合匹配算法的有效性,通过差影原理检验综合匹配法的精准性,将验证后的综合匹配法应用到基于画面的胶印图像质量检测中；通过连通域分析后,计算缺陷的特征参数。利用统计平均法,获得了由合格胶印样张制作而成的标准胶印图像,并把该图像作为标准模板图像；把最小核值相似角点检测法(SUSAN)和最小亮度变化角点检测法(MIC)的优势结合起来,形成了一种阈值可随检测图像的对比度不同而发生相应变化的复合角点检测算法；把复合角点定位和模板匹配结合起来,形成了综合匹配法,并利用综合匹配法对胶印图像进行配准；把由综合匹配法配准后获得的差影图二值分割后,根据连通域分析提取了胶印印品的缺陷特征参数。实验结果表明：复合角点检测算法对图像对比度的依赖性减弱,且复合角点检测的精度与速度优于SUSAN角点检测算法；与传统模板匹配法相比,综合匹配法解决了存在旋转的胶印印刷图像的配准问题,综合匹配算法时间(0.6130s)是传统模板法的25%；提取到了自适应阈值分割图的缺陷特征参数,根据特征参数判断缺陷及缺陷形状。