CCD是当今图像传感器的主流技术,也是技术最成熟、应用最广泛的可见光图像传感器,以其光谱响应宽、动态范围大、灵敏度和几何精度高、噪声低、分辨率高、便于进行数字化处理和计算机连接等特点,在自动测量、设备检测、安全监控等领域得到了广泛的应用,并且应用领域不断扩大。我国矿产资源开发的过程中,存在资源利用率普遍不高和开发技术和装备落后等问题,而研制和开发高性能的分析检测仪表是提高矿业生产过程监测及自动化水平的核心。在选矿生产过程中,工艺流程具有复杂性、多参数性和多变量性,其中泡沫特征是关键参数之一,对泡沫特征参数测量在指导生产、节约药剂、控制产品质量和提高回收率等方面起着非常关键的作用。近年来,随着计算机技术、数字图像技术和图像采集设备等的迅猛发展,浮选工业过程由人工观察泡沫来进行现场操作的传统方式已经不适应浮选过程计算机控制的需要,“计算机视觉”代替人的视觉,利用数字图像技术来改善矿物加工新技术的开发已经成为新的发展趋势,对选矿厂实现智能化控制具有非常重要的意义。本文通过对浮选泡沫图像特点及特征的深入分析,重点研究了浮选泡沫图像的分割算法,包括常规分割方法和形态学处理方法,并且以面向对象编程方法为基础,采用Visual C++6.0(VC++)为开发工具,在Windows环境下开发了浮选泡沫图像特征提取与识别系统。整个系统主要由灰度变换、图像增强、边缘检测、轮廓提取、特征提取等几大模块组成。由于浮选泡沫相互粘连,应用常规的图像分割方法难以得到准确的分割结果,为此,本文提出了一种基于标记的分水岭分割方法,取得良好的分割效果。