除了上列的三种经典的检测倾斜角度的算法外，还有数学形态学法、互相关法，和光束与像素遍历的算法，即判断相邻像素点是不是在光束内，通过完成增量计算，而且主要包含了加减法运算，所以算法效率较高。

1.3主要内容和安排

首先查阅了相关的打印材料质量残缺检测的相关文献，研究所需要使用到的数字图像处理的方法；其次研究设计图像扫描的硬件系统，选择一定的图像传感器和传输模块，通过Verilog HDL语言编写传输所需要的协议。本文的文章内容以及段落安排如下所示：

第一章，根据一些该内容相近的相关文献，总结描述打印缺陷在线检测系统的课题意义、定义和现状。

第二章，基于印刷品的特点，选择研究相关的数字图像处理分析的方法，并进行理论上的阐述和公式的计算。

第三章，介绍印刷品质量检测硬件系统，了解激光打印机原理和印刷品出现缺陷所对应的打印机问题，再分析说明了硬件系统的各个结构。

第四章，介绍印刷品质量检测软件设计，从界面设计的方案思路，再到运用于不同方案的图像处理算法的流程设计。

第五章，实验验证产品设计的准确性，以及交互界面的显示结果。

2.数字图像处理

数字图像是指用扫描仪这些传感设备，经过数字化采样得到的离散的时间、幅度值数字所表示的二维数组。该数组中的数值为像素值，若值为整数，称为灰度值。数字图像用一个二维矩阵 来进行表示， 上的幅值 f 为图像的像素或者灰度值，x，y 和f 是有限、离散的数值，计算机处理图像时，用采样和量化的方法将连续图像转化为离散的图像。 采样之后能形成X 行和 Y 列的数字矩阵，采样点坐标为像素，每个数据值是灰度值。进行灰度值量化处理来完成数字化，将二维图像通过等间距采样、量化之后得到一个 样本的矩阵，则图像用矩阵表示：

数字图像处理(Digital Image Processing)是运用计算机对图像进行消减噪声、图像增强复原、图像分割提取特征来实现图像处理, 由文献[8]可知在设计系统时应该使用到的主要的图像处理的方法有：图像变换、平滑、边缘检测、直方图，下面就要对这些图像处理方法进行介绍。

2.1 图像平滑

    图像采集时，各种外界条件原因，会出现一些的噪声，在处理中会导致不准确等其他问题。图像的噪音类型很多，噪声都是属于频虑高的部分，图像平滑是对图像的数据在空间区域或频率区域实现低通的滤波，来消除抑制噪音。值得一提的是图像边缘信息包含着高频成分，边缘信息在图像分割里，提供了很重要的信息。良好的消除噪音的方法是能在不缺失图像边缘特征信息的程度上去除噪音。文献综述

噪声的滤波器有很多类型，多数分为线性和非线性的滤波器。

线性滤波比如近邻区域的平滑滤波，可以对受到噪声污染腐化的图像复原。但线性滤波器有低频率通过的特性，会模糊图像的边缘信息。非线性的滤波器，例如中值滤波器，能够解决线性低通滤波器引起的图像模糊问题，在除高频噪声同时保存了图像的高频边缘信息数据。

（1）邻域平滑滤波原理

邻域平均法是矩阵数组模型与图像数据数组卷积运算，这里的矩阵数组模型要求矩阵中所有的系数有相同的值，通常大小是 3×3和5×5的数组矩阵：

邻域平均法数学定义： 

 ,S是以 为中心的邻域的集合，M是S内的点数。

邻域平均法是将这一点与其邻域里的像素值求和算平均值除去突发变异的像素点，从而能滤除了一定噪声。但该算法的其好处：简单，机械运算速度快，但缺点会模糊图像。