随着现代社会工业的迅速发展以及人民生活水平的不断提高,污水排放变得越来越严重,污水处理也显得尤为重要,以微生物的方式去除水中污染是目前污水处理有效可行的方法。由于计算机技术的广泛应用,基于数字图像处理的水中微生物检测技术在水质环境监测、水污染防治领域受到了广泛重视,并取得了开创性的成就。采用数字图像处理的方法,经过对微生物显微图像的预处理、目标提取、特征提取、特征优化及分类处理,最终实现了对水中微生物的分类和计数。本文首先介绍了水中微生物图像检测的整体流程；接下来根据微生物的多样性及显微图像背景复杂度不同等特点,对图像预处理和目标提取的方法做了进一步改进,提出了新的预处理和目标提取方案；然后通过对模拟退火技术和遗传算法的研究,将遗传模拟退火算法应用于特征优化中,提高了水中微生物的检测准确性和检测效率。论文主要工作和成果如下：(1)图像预处理——对水中微生物图像预处理用到的图像预处理技术做了详细介绍,包括彩色图像灰度化、灰度修正、图像滤波、数学形态学等。(2)图像目标提取——对目标提取算法做了探讨,提出基于最大类间方差法的目标提取、基于多结构元抗噪形态学边缘检测的目标提取和基于RFCM聚类的目标提取；对于背景复杂的图像,仍采用陈瑶等人提出的交互式目标提取。(3)图像特征优化——对遗传算法和模拟退火算法进行了系统地分析,采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方法,对提取出的16项特征进行优化,筛选出面积、周长、复杂度等较好的10项特征。