随着我国铁路技术的不断发展和完善，我国已经逐渐实现车辆运用技术检查由“人检人修”的方式向“人控机检人修”的方式的过渡，为列车的全自动化运行以及提速提供了可靠的保证。为了在不断提高列车速度的同时保证列车安全稳定运行，采用图像识别技术对铁路货车底部图像进行识别判断，这样既减轻列检员的劳动负担又提高列检员的工作效率，同时也可以节省一部分人力去从事其他工作，为铁路货车的高速稳定的运行提供有利的保障。 本文通过对铁路货车底部图像进行图像处理算法分析，其中包括对铁路货车底部图像进行灰度变换、图像增强、边缘检测，图像分割和图像匹配等技术的研究；采用线性变换、中值滤波、拉普拉斯锐化、罗伯特算子边缘检测、图像二值化处理和二值图像中小区域消除等方法对图像进行预处理，使处理后的图像对我们的识别需求来说更适用，更适合计算机系统的识别；然后对预处理后的图像采用图像匹配的位置检测和图像样板的识别等方法进行图像识别分析，从而达到该软件系统对铁路货车底部图像的自动识别，并判断出铁路货车底部的零部件是否出现损坏、变形和丢失等问题。 开发该系统的编程工具是VC++6.0，图像的存储数据库使用Oracle9i数据库，并定义了一个处理DIB位图的专用类CDib，该类是以CObject类做父类派生而出的，并在其中封装必要而有效的DIB数据成员和处理函数，同时以CDib类为父类派生具有特定图像处理功能的其他类，并在各个类中添加各种图像处理的算法。