线提取是集成电路(Integrated Circuit,IC)图像处理中最重要的任务之一,是一个针对特定图像的图像分割问题,要达到准确、快速的分割,必须充分结合IC图像的特点,综合采用各种分割技术.我们在分析了IC图像的线目标和其他图像的线目标的相同点和不同点基础上,提出了一种新的线提取方法.针对IC图像上的线目标具有方向有限,排列密集,断裂较多,存在假线等特点,线提取被分为四步.首先在几个固定方向上搜索局部特征点来进行初步检测,然后用区域生长来弥补在初步检测中缺损的部分,再利用线的方向进行线区域的连接,最后用颜色信息来去掉假线.由于这种线提取方法利用的都是IC图像比较稳定的特征,所以适用性很强,在不同批次的IC图像的线提取中都取得了很好的效果,对于其他类型图像上的线提取也具有很强的参考价值.在选取彩色边缘作为线的局部几何特征进行线的检测时,该文分析了彩色边缘提取中存在的问题.为了降低复杂度和提供一幅恰当的灰度图像对梯度方向进行正确的指导,该文提出了两种将彩色图像变换到灰度图像的自适应变换算法.从降维的角度出发,为了得到最优质量的灰度图像,提出了基于图像分割和加权Fisher判据的变换算法:先对样本图像进行分割,再对衡量图像质量的加权Fisher判据进行寻优得到最优降维方向.从图像融合的角度出发,为了在灰度图像中达到增强特征和抑制噪声的目标,利用IC图像具有局部相似性和易于建立几何模型两个特点,提出了基于局部线模型的变换算法:为IC图像中独特的线结构建立了退化模型,并将基于模型的融合分为特征提取、特征增强和噪声抑制三个步聚来进行.两种算法从两个不同角度对解决自适应彩色-灰度变换问题进行了新的尝试,在提高灰度图像中感兴趣特征的对比度和抑制噪声上优于传统算法.