本论文紧密结合图像的分割和测量方法，主要探讨了颗粒图像处理和分析技术及其实现方法，建立了一套对颗粒图像进行处理和分析的软件系统。论文按照对颗粒图像处理的先后步骤进行论述，通过论述算法原理和给出处理实例相结合来探讨各种方法的可行性。 　　论文首先讨论和研究图像的预处理问题，重点分析了图像去噪和图像背景校正问题。图像去噪中通过空域的邻域运算和频域的滤波运算基本达到消除图像噪声的目的。详细分析了照明光源不均匀的图像背景校正问题，通过论述在空域和频域中的各种校正算法，提出利用频域的同态滤波进行处理，降低了背景的光照不均匀对图像所造成的影响。 　　目标和背景的分离是颗粒分割的前提条件。灰度图像目标区域分割中，在利用边缘检测的微分算子方法对图像进行处理的基础上，着重讨论了图像分割中阈值分割法。通过选取合适的阈值方法对图像进行了目标区域分割，并对分割后的图像利用区域生长方法进行处理，保证了目标区域的准确性；彩色图像目标区域分割中，利用基于HSI彩色空间的分割策略成功分离出目标区域：借助文中提出的孔洞填充的方法基本消除了图像中孔洞的影响。 　　论文中比较详细地介绍了基于数学形态学的粘连颗粒分割方法。颗粒对象粘连的分割问题是颗粒分割中的重要问题，而提取颗粒对象核是粘连分割的基础。在深入分析颗粒对象核基础上，提出在距离图中各点的局部范围内进行极大值比较来提取对象核的方法。该方法较传统方法相比，除去了最终连通成分中部分造成过分割的点或区域，为最终减少颗粒的过分割提供了保证。确定颗粒对象核后，通过比较数学形态学中不同的颗粒重建算法，利用条件膨胀和基于测地理论的重建算法，完成了颗粒的重建从而完成了粘连颗粒的分割。讨论了颗粒的基本几何特征参数面积、周长和长短轴的计算方法。