图像测量技术是近年来测量领域中形成的新的测量技术。它广泛应用于精密复杂零件的微尺寸测量、几何量的尺寸测量、航空等遥感测量。其原理是应用图像处理技术提取被测物体图像的边缘,从而获得被测物体的几何参数。目前,随着生产与科学技术的迅速发展,对图像测量方法的精确度和测量效率提出了越来越高的要求。因此,研究图像测量精度和效率已经成为一个具有现实意义的问题。本文以图像测量的软件处理技术为基础,介绍了图像处理的软硬件设计,研究和实现了基于图像的精密测量的系统方案,特别是以软件为主要手段解决图像测量中精度和效率两大问题的关键技术。基于实际需要,作者首先从算法角度研究了SUSAN算子,提高边缘检测的精度和速度;其次利用软件Visual C++6.0,实现了一套图像处理系统;然后引入一种新的边缘检测算法,将最小错误分割选取法和轮廓提取相结合来实现目标图像真实边缘的检测,从理论和MATLBA仿真两方面说明了新算法对噪声干扰的影响要明显小于传统算法;最后在对最小二乘法问题讨论的基础上,提出利用BP网络(反向传播神经网络)来实现亚像素定位的边缘拟合,仿真结果显示,训练234次以后,拟合误差小于了1.0×10?6。