立木整枝作业是优质工业用材林定向抚育的重要环节。基于整枝抚育目的的计算机视觉识别系统可以提高立木整枝机的工作效率，实现整枝作业智能化，充分保障整枝机操作人的身体安全与健康。树干曲率的自动测量是智能立木整枝机作业的重要步骤。本文根据我国人工抚育林整枝的现状，分析了国内外整枝作业技术的发展趋势，运用图像处理及曲线拟合技术提出了一种基于计算机视觉的立木树干曲率自动测量方法。该方法以立木树干的图像处理及特征检测为主要任务，具体分析基于计算机视觉的图像处理方法和核心算法，实现了立木树干曲率的自动识别。本论文的主要结论和创新点如下：(1)在充分分析各种常用的图像分割技术和边缘检测理论的基础上，提出了一种适合于立木树干图像边缘检测的方法。首先利用半阈值分割对灰度图像进行粗分割，然后，在平滑处理的基础上，利用LoG算子对图像进行边缘检测，该方法既简单又能保证边缘的封闭性；(2)针对树干图像的特点，将骨架化后的树干图像进行抽稀处理，提出采用道格拉斯—普克法提取树干弯曲部分的特征点，有效的达到冗余点压缩和特征点保留的目的；(3)通过对树干弯曲特征的分析，采用最小二乘多项式法对树干特征点进行曲线拟合，进而完成弯曲度的识别及测量；并计算实际曲率与图像曲率的比例系数；(4)提出了以自动整枝为目的的树干弯曲度的概念，并给出了计算方法，设计了一套弯曲度测量的算法，实现了系统的自动识别功能。实验结果表明，该方法能比较准确地识别树干的弯曲度，为我国的人工工业用材林整枝机器人的研究提供基础，推动了林业机械自动化与智能化进程。