驱动器是实现可控惯性约束聚变(ICF)的关键所在，作为ICF驱动器的激光器能量非常高，一般都在千焦量级以上。在一定程度上，系统元件的抗激光辐照能力的大小决定了整个系统的功率水平和运行性能。因此，准确掌握光学元件的激光诱导损伤阈值对于强激光研究领域内的科研人员和工程技术人员来说显得格外重要。由于影响激光损伤的因素很多，涉及面很广，且损伤机理也很复杂。因此，高功率激光诱导光学元件损伤至今仍是国内外众多科研工作者关注的热点。本文主要致力于图像处理技术在激光损伤阈值测试中的应用。首先回顾了传统的激光损伤检测的方法，针对传统检测方法中存在的离线、主观人为因素干扰较强等不足，提出了三种基于图像处理的检测算法。实验中，将采集到的经过激光辐照后的光学薄膜图像利用作者提出的损伤检测算法处理后，做到对损伤图像的准确识别，其检测结果与标准ISO11254和GB／T16601吻合的较好。其次，在损伤阈值测试过程中针对用刀口法估计光斑面积的粗略性，作者提出了基于改进二维Hough变换的光斑面积计算方法。实验中，把采集到的光斑图像经过预处理之后，采用了本文提出的算法定量地计算出了光斑面积，取得了令人较为满意的实验结果。在次，分析了薄膜缺陷的种类、特点和成因，提出了基于遗传算法的二维最大熵的图像分割算法，较为成功地分割了采集到的带有缺陷的薄膜图像，然后通过对分割后的二值图像采取数学形态学的运算，顺利地统计出了薄膜的缺陷密度。通过缺陷密度可以推知缺陷的种类，这对光学薄膜质量的改进有重要的指导作用。最后，介绍了实验中动态图像的采集系统、图像处理软件的开发，提出了损伤在线检测实验装置的设计方案。