随着社会的进步，科技的发展，人们生活水平的提高，大众对印刷品质量有了更高的要求。然而，在印刷品生产过程中，由于印刷工艺、印刷机械精度、印刷质量检查手段等因素的影响，常会存在这样或那样的缺陷，传统的人工检测印刷品质量的方法已很难保质保量的完成检测任务。近年来，基于图像处理的机器视觉检测技术在工业检测中的应用日益广泛，利用机器视觉技术进行印刷品缺陷的自动检测已完全可行。 本文以平版印刷品缺陷检测为应用背景，将图像处理、机器视觉与印刷技术相结合，实现基于图像处理的印刷品缺陷自动检测。文中首先根据平版印刷中包装、书籍杂志和广告等印刷品的特点及生产实际，设计了一套基于图像处理的印刷品缺陷自动检测系统，为进行印刷品缺陷检测方法的研究提供了硬件平台。 根据对印刷品图像的特点、缺陷类型和特征进行详细分析的结果，针对点、线和块缺陷的检测确立了检测方法的基本思路。在图像预处理方面，根据系统图像采集、传输的实际情况在传统中值滤波算法的基础上采用一种改进的快速中值滤波算法。结合已有的几种图像模板制作方法，提出一种基于动态图像的标准图像模板制作方法。图像的配准是保证图像比对准确与否的关键，本文提出一种基于特征区域的小邻域全图搜索图像配准算法，较好地实现了待检图像配准。在缺陷提取和分析方面，系统分析现有的几种基于图像处理的印刷品缺陷检测算法，并阐述缺陷提取和待检图像判定方法，最后以差影检测法为基础，提出一种基于斑点分析的印刷品缺陷检测改进算法，解决了差影检测法在应用时无法准确统计缺陷信息、对待检图像变形和噪声敏感问题。 本文最后以Visual C++6.0为工具，在实验系统平台上编写了图像预处理和缺陷检测程序，并对印刷品缺陷检测方法进行了实验研究，实验结果验证了算法的正确性。