本文基于数字图像处理技术，研究、开发了一套基于数字图像处理技术的葡萄病害识别系统。给出了该系统的技术描述，设计思想、程序框架、图像处理的具体算法以及整个识别系统的开发设计。系统中首先根据葡萄叶部病斑的颜色特征，采用改进彩色图像矢量中值滤波方法对葡萄病害图像进行预处理，试验结果表明，改进矢量中值滤波方法运算速度加快，滤波效果与矢量中值滤波方法相当。针对葡萄病害图像的特点，利用叶部病斑的颜色信息，采用RGB颜色空间，运用统计模式识别方法，对预处理后的葡萄病害彩色图像进行真彩色分割。对葡萄病害滤波后的图像进行分割的试验结果表明，该方法能正确地把病斑从正常部分分割出来。由于葡萄病害分割后的图像中有孤立的小点、毛刺和小空洞，而这些噪声将对后续识别工作产生一定的影响，因此采用数学形态学中的开、闭运算对分割后的图像作进一步的处理，达到消除图像噪声的目的。最后基于葡萄叶部病斑形状、纹理等生物特征，采用支持向量机识别方法对葡萄病害进行识别。 由于在葡萄病害识别过程中用到的算法一般都比较复杂，直接用高级语言开发整个系统将要花费大量的时间和精力，因此将开发过程分为两大部分。其中图像处理部分(主要包括图像增强、图像分割以及分割后图像的数学形态学处理等工作)用vc++语言直接编写；丽对图像的特征提取和最后的识别部分则以vc++作为开发平台来调用MATLAB的方法来完成。MATLAB的编程高效而灵活，它具有强大、丰富的内置函数，并且其在图像处理方面的应用有着独特优势。通过接口实现VC++与MATLAB的混合编程，从而缩短了系统的开发周期,有更多的时间和精力进行葡萄病害识别算法的研究。 由于现有的算法不能很好的适应于工程实践的具体要求，因此，在整个设计的各个主要环节论文都在不同程度上提出了改进的算法。实践结果表明，提出的改进算法是可行的，整个系统的设计也是合理的，能满足工程实践的要求。