在燃煤火力发电中，煤粉的燃烧效率直接影响着火力发电的效率和成本，煤粉粒度大小不合适或速度过高过低都会造成煤粉燃烧效率下降，因此，煤粉颗粒参数测量就显得尤为重要。目前基于图像处理的颗粒检测方法得到了发展，但这主要应用于静态颗粒测量，对处于流动状态的颗粒无法直接进行测量。本文在对静态颗粒图像处理算法研究的基础上，研究了动态颗粒模糊图像的颗粒参数测量方法。在处理静态颗粒图像方面，首先对颗粒图像进行预处理及二值化处理，然后对二值化后的颗粒图像进行形态滤波、孔洞填充、边界颗粒去除及边缘检测，并提出了改进的边缘检测算法；最后对存在粘连问题的颗粒，采用改进的分水岭算法进行了有效分割。以上静态颗粒图像处理的工作为动态颗粒图像处理提供了必要的前提。在处理动态颗粒图像方面，从运动模糊颗粒图像和离焦模糊颗粒图像两方面进行了研究。首先基于运动模糊图像的成像原理上，分析了运动颗粒图像的灰度特性和频谱特性；然后研究了两种运动模糊颗粒测量方法，一种是基于颗粒轨迹图像的颗粒参数测量，另一种是基于图像恢复的颗粒参数测量，这两种方法为动态颗粒测量提供了依据；最后对离焦模糊颗粒图像进行了研究，给出了过渡区域的灰度分布规律。最后，对静态煤粉颗粒进行了粒径、面积及周长测量，给出了颗粒参数分布表和粒度分布图；对运动模糊颗粒进行了模糊轨迹长度和宽度测量，根据轨迹图像法的测量原理，计算出了颗粒的运动速度，并对测量结果造成误差的诸多因素进行了分析。这就为实现动态煤粉颗粒的在线测量提供可靠方案。