介电弹性体(Dielectric Elastomer, DE)是近年来发展迅猛的新型智能高分子材料,具有快速响应外加电压激励产生形变,一旦激励撤销又可迅速恢复原样的特性,在航空航天、智能仿生等领域具有巨大的应用前景。但是DE材料的电致应变是高电压下的小形变,很难无接触地进行人为测量。针对这一难题,本文提出了一种基于数字图像处理的介电弹性体电致应变检测方法,用数码相机记录不同实验条件下被测DE材料电致形变的图像,采用合适的图像增强算法突出细节信息,改进图像分割算法对介电弹性体形变区域进行分割,设计合理的算法定位并提取一起拍摄进图像中作为参照物的刻度尺,根据刻度尺的刻度线信息对每一幅图像中单个像素代表的实际物理尺寸进行标定,最后计算出被测材料的准确电致应变数据。完成的工作主要有以下几个方面：(1)针对采集到的图像存在噪声以及不均匀光照等干扰因素,影响到后续测量的准确性这一问题,对图像进行了增强处理。选择体现人眼主观视觉的HSV模型分解图像,提取亮度信息,引入对不均匀光照有良好抑制效果的形态学顶帽变换,提出了一种基于HSV模型的非抽样Contourlet变换与形态学项帽变换相结合的图像增强方法,从空间域以及频率域对图像进行增强。实验证明,该方法有效地增强了本文图像丰富的线性细节特征,抑制了噪声和不均匀光照的影响。(2)针对传统的FCM图像分割算法只考虑各像素自身的灰度信息而忽略了其空间位置关系、抗噪能力较差且计算冗杂的问题,提出了一种基于MRF的FCM图像分割方法,该算法以FCM算法为基础,用Markov随机场来描述图像中像素间的邻域关系,对聚类目标函数进行改进,不仅考虑像素的灰度信息,而且包含其邻域信息。实验结果表明,该算法在加快运算速度的同时实现了介电弹性体形变区域的准确分割。(3)针对传统基于图像分析的形变测量方法需要通过大量坐标点对相机参数进行标定以获取像素尺寸与物理尺寸之间对应关系这一难题,设计并优化了一些算法,根据图像中对比参照物刻度尺对每幅图像中单个像素所代表的实际物理尺寸进行了标定。刻度尺定位提取方面,主要根据刻度尺区域具有丰富的短小刻度线这一特征,结合边缘检测及线过滤准确定位提取出了刻度尺；图像倾斜矫正方面,采用一种基于坐标轴旋转和垂直投影的倾斜矫正算法对定位出的刻度尺图像进行倾斜矫正,操作简单、计算量小且矫正效果良好；单个像素物理尺寸标定方面,利用行扫描对二值化的提取刻度线逐行扫描,给出了根据扫描线跳变点的情况标定单个像素代表的实际物理尺寸的算法以及公式。