随着拥有汽车的人的数量越来越多,人们对于汽车轮胎质量也越来越关注,现今对轮胎缺陷的检测主要依靠于图像处理技术,使用X光设备获得轮胎X光图像,运用各种图像处理算法精确的检测出其缺陷。本论文主要研究了X光轮胎图像的缺陷检测算法,并基于图像处理理论,将X光轮胎图像的检验流程分为四个部分:图像的预处理;图像缺陷的初步识别;图像缺陷的提取;对缺陷进行分类识别。图像的预处理首先完成对图像处理窗口的划分,针对不同的区域对缺陷进行判定,此外图像由于光照等原因,可能存在对比度不高的情况,在本论文中采用直方图均衡化的方法对图像进行增强。图像缺陷的初步识别指的是仅仅判断出图片有无缺陷,在本论文中采用图像匹配的算法,通过对各种匹配算法的比较,最后采用基于直方图统计特征的匹配算法来实现。图像缺陷的提取包括图像的分割和轮廓检测提取,在本论文中,结合X光轮胎图像特征,使用一种基于积分图像的自适应阈值分割算法实现图像的分割而轮廓的提取则采用一种链码跟踪的算法来实现。对于缺陷的分类识别,本论文针对各种不同的轮胎缺陷,以不变矩,傅立叶描述子等形状特征为基础,研究了不同的识别算法。最后以Visual C++ 6.0为平台,通过实验验证,可以达到较高的识别率。