激光熔覆技术是快速成形领域内最有发展前途的制造技术之一，它利用高能密度的激光束将具有不同成分、性能的合金与基材表面快速熔化，在基材表面形成与基材具有完全不同成分和性能的合金层。近年来对激光熔覆技术的研究主要集中在激光熔覆的基础理论、工艺参数等方面，从图像处理与分析的角度来提高激光熔覆技术的研究寥寥无几。　　本文简单介绍了激光熔覆技术以及获取激光熔覆组织图像采用的实验材料、方法及设备。以Ni基合金与B4C粉末作为熔覆材料，主要针对不同含量的B4C粉末来研究熔覆层的形貌、微观组织及性能的影响。原始的激光熔覆组织图像存在背景复杂、噪声较多、对比度较低等缺点，因此对其进行了预处理。图像边缘是图像最基本和最重要的特征之一，包含了图像的大部分信息。图像边缘检测一直是图像处理领域研究的热门课题。实验结果表明，采用经典的边缘检测算法和传统SUSAN算法检测激光熔覆组织图像的边缘，都不能准确地提取出图像中的陶瓷颗粒。　　本文提出了一种改进的SUSAN边缘检测方法。SUSAN算法是运算量较小，抗噪声能力很强，能够较好的平衡检测精度和运算复杂度，因此非常适用于背景复杂、低对比度、噪声影响较大的激光熔覆组织图像的边缘检测。针对SUSAN算法需要人为设定阈值的缺点，在检测前先进行候选边缘点的提取，并实现了对阈值t的自适应。实验结果表明，改进的SUSAN算法能够更准确的检测边缘信息，降低计算量，且不需要人为设定阈值。　　本文提出了一种基于主动生长的边缘连接算法。如果只进行边缘的提取，而不连接边缘，最后可能只检测出真正边缘的一些零星像素或者部分边缘。被腐蚀后的合金涂层的激光熔覆组织图像的边缘图容易发生边缘断裂的情况，通过本文提出的边缘连接算法可以较好地连接陶瓷颗粒的边缘，便于后期进行计算颗粒面积、总结颗粒分布规律等图像分析工作。