统计病菌孢子的数量,可以判断和分析出农作物病害的病情,并进行预警防控,减少损失和节约投入成本。目前,国内外学者对小麦和水稻病害的研究较多,但对马铃薯病害孢子计数方法的研究相对较少。其中,马铃薯晚疫病因分布广、流行快、危害严重,一直是威胁我国马铃薯优质、高产的病害之一。因马铃薯晚疫病病菌孢子图像存在高粘连度、杂质与孢子差距不大和孢子自身灰度不均等特点,使得现有计数方法对其计数的结果误差很大,因此研究其计数方法具有重要的研究价值和意义。本课题主要以马铃薯晚疫病为研究对象,应用图像处理的方法对孢子图像开展计数研究。主要研究内容和工作包括:(1)搭建了细胞计数系统简易图像获取的硬件装置,用来完成对孢子样本的在线采集。针对孢子的特点对硬件的主要模块进行选择和确定,包括工业相机、显微镜头、光源等;(2)以所获得的孢子显微图像为研究对象,对孢子显微图像进行分割处理,提取出孢子并将粘连孢子分离。首先对图像进行了灰度化和滤波研究,然后根据采集到的病菌孢子显微图像的特点,使用大津阈值分割法、迭代阈值分割法、K-means聚类法和自适应阈值分割法对孢子图像进行分割实验,实验结果表明自适应阈值分割方法分割效果最优。本文对自适应阈值算法进行了改进,提出了基于积分图的自适应阈值分割算法解决了目标与背景因光照不均匀引起的灰度差异和孢子本身灰度不均造成的分割错误问题,且算法速度提高了60%左右。然后进行了形态学处理,通过对参数的对比实验得到最优参数;同时,利用距离变换和分水岭算法的结合,有效抑制过分割和假孢子区域,实现粘连孢子的分离。(3)应用连通区域标记法对分离后的病菌孢子进行统计数目,并对三种细胞计数方法进行试验分析比较,得到本课题提出的基于积分图的自适应阈值算法是最优计数方法,同时,计算了图像中孢子的面积、周长和圆形度,为农业工作者分析病害严重程度提供了数据参考。(4)利用MATLAB的GUI编译工具箱完成了基于图像处理的细胞计数系统的设计。该系统软件能够实现孢子图像的在线和离线获取,也能通过点击按钮完成孢子图像的各处理流程的结果预览和自动计数,使用直观明了,操作简单,使得一些非专业人员也能够完成细胞图像的专业性处理。最后,使用30幅病菌孢子显微图像对细胞计数系统开展测试实验。实验结果表明系统的平均计数准确率达到99.08%。系统的平均计数误差在0.92%,且最大计数误差不超过5%。