根系是植物获取营养和水分的重要器官，其能力与根系的构造和分布情况密切相关。根系研究是植物营养学、植物生理学等学科的重要课题之一，而根系形态分析是根系研究的重要内容。对根系形态基本参数及根构型参数的计算和分析对于鉴别植物生长情况，防虫防害等具有十分重要的意义。但植物根系的形状很不规则，对其形状的几何测量对于植物研究工作者来说，一直是一件十分困难的工作。本文以植物根系扫描图像为研究对象，通过结合计算机视觉技术，研究了适用于植物根系图像的图像处理过程和涉及的图像处理技术，提出了根系图像目标分割，图像细化线修补，根系整体和分支特征参数计算，主根和侧根智能识别方法，构建了基于计算机视觉的根系特征分析原型系统。本文的主要内容为：1．研究如何将成熟的图像处理技术适当地运用在根系扫描图像之中以及其适用性改进。本文首先将根系图像转变为灰度图像，然后通过实验比较，选择中值滤波平滑去噪，运用顶帽变换去除图像背景不均匀化，提出了一种适用于根系图像的分割的方法，接着在分割之后使用闭操作对分割中出现的断裂分支进行续连，最后采用了一种快速并行算法对根系分割后的二值图像进行细化操作，并设计了一种用于细化线修补的算法。2．研究基于植物根系图像的特征参数抽取方法。本文借鉴已有根系总体特征参数的建模方法，在获取总体特征参数的同时，结合距离变换算法，提出了根系各分支特征参数（包括各分支长度，平均半径，投影面积，表面积，体积）的抽取方法，并进一步求出了各分支之间的角度。3．研究了根系主根和侧根的智能识别方法。本文首先分析了主根的特征，然后在经典的Dijkstra最短路径算法基础上，提出了一种基于主根曲线走向的Dijkstra优化算法以快速地识别主根，并在此基础上进一步的识别出植物根系的一级侧根和二级侧根。4．构造和实现了一个能够快速获取植物根系特征的根系特征分析原型系统。本文首先阐述了系统的主要功能，关键技术和系统总体架构，然后分析了功能需求和性能需求,描述类图的设计及各个类的主要功能，并设计了友好的操作界面。