随着雕刻加工技术的不断发展和竞争的加剧,基于图像处理的雕刻技术已逐渐被接受,并成为雕刻系统的发展方向之一。本课题在数字图像处理的基础上,根据数控雕刻原理,引进智能控制算法,对图像雕刻加工系统的图像预处理、边缘检测、边缘连接、轮廓跟踪等内容进行研究。选题具有重要意义。论文分析了雕刻图像预处理的要求和过程,重点研究了图像修复技术。根据破损图像的手工修复得到修复矩阵,利用这个修复矩阵对原图像进行全幅修复。该方法很好地解决了雕刻图像质量差而无法实现再雕刻的问题。改进了图像的去噪算法和锐化算法,对图像特征边缘进行强化处理,从而获得适合雕刻要求的图像轮廓。提出了一种基于优化模板的图像边缘检测遗传算法,根据原始图像和人工边缘图像训练结果,用遗传算法得到最优检测模板,从而成功实现同类型图像的边缘检测。处理结果表明,与传统的方法相比,图像的边缘锐度、峰值信噪比、计算速度等三个指标有明显改善。该方法可以获得理想的边缘特征。针对图像边缘的离散特性和噪声影响,提出了一种模糊边缘连接算法。该算法主要基于边缘点特征,对待定点周围像素进行邻域加权,根据边缘点附近灰度分布的特点定义了多种边缘特征,利用不同的边缘特征确定模糊规则,从而实现边缘连接。实验结果表明,该方法可以有效连接一些比较模糊或者干扰较大的边缘,能满足边缘检测的轮廓闭合要求。通过目标点的8邻域编码实现了轮廓特征提取,完成了轮廓的灰度定义,找到了轮廓点之间的相互关系,并设计了轮廓提取和跟踪算法。针对传统轮廓跟踪只能跟踪外轮廓的问题,提出基于线段编码的内轮廓跟踪算法。试验表明该算法可有效解决图像雕刻中的岛屿和孤立封闭笔画问题。根据系统功能要求,采用Visual C++实现了数控雕刻图像处理系统。本文设计的算法处理图像结果在数控机床,关节型机器人上进行了试验,结果表明所提出方法可行,可以满足雕刻图像处理的要求。