图像处理问题在日常生活中有着广泛的应用。图像的处理可以简单地分为基于像素颜色的方法和基于图像空间构造的方法。比较而言,基于图像空间构造的方法更加稳定准确,但实施较为困难。图像的空间构造中,图像的边缘信息是一个很重要的组成部分。这些边缘一般呈曲线或折线,能将之提取出来并加以分析应用,可以为图像编辑及识别提供良好的参考。传统的几何设计领域利用曲率这一数据衡量曲线的相似程度,但由于曲率对等比例缩放变换敏感,故不能很好地判定某些经过等比例缩放变换后的曲线的相似程度,这在很大程度上降低了其适用范围。针对这一问题,本文提出了一种新的类曲率的概念,并以其作为判定曲线相似程度的依据。类曲率与曲率相似,都可以反映曲线的弯曲程度。基于类曲率的判定方法对基于曲率的方法进行了改进,在旋转、平移及等比例缩放变换下均有效。同时本文还提出了一种利用类曲率计算样条曲线匹配段落参数的方法,并应用于图像拼接、图像对齐、图像中的物体检索等。例子表明了新方法的有效性和效率。在利用类曲率相关的方法对图像进行编辑处理的过程中,需要首先对图像进行曲线要素的提取操作,而一种经常使用的曲线要素就是图像的边缘曲线。为了更加清晰的提取图像的边缘就需要得到对比度更高的灰度图像。由于传统的多项式灰度化方法是一种静态的方法,虽然可以人工的调节多项式的各项参数,但一旦参数确定所有像素点的灰度值也就一并确定,不能根据图像的内容自动调节相关的系数。针对这个情况,本文提出了一种新的图像灰度化方法,该方法根据图像中各个像素在RGB三维颜色空间中的相对位置来求解相应的灰度,能够充分的利用整个灰度空间,有效地提高结果灰度图像的对比度,从而使其加清晰,容易辨识,在后续的边缘提取操作中可以取得更好的效果。对于新提出的灰度化方法,本文还做出了相关的改进,单独或结合使用两种改进的方法可以使得得到的灰度结果更加清晰。在提出了两种新的方案后,本文结合两种方案进行了应用。对于图像进行了诸如拼接,修复等尝试,取得了良好的效果。