眼底视网膜中相关特征的结构分布、形态参数等的改变在一定程度上可以反映眼底某些疾病病变的程度。数字眼底照相机是检查眼底图像的有效工具，能提供清晰的眼底图像。由于近年来计算机辅助诊断技术在医学图像领域中的应用越来越广泛，借助计算机技术的有力手段，通过对医学图像适当的处理与分析，极大地提高了临床诊断治疗水平。因此，基于眼底图像的计算机辅助诊断系统具有重要的科学研究价值，从而帮助医生对相关眼底疾病进行更加准确、客观、全面的分析。针对在眼底图像计算机辅助诊断中所需要的图像处理与分析的关键技术进行深入研究，包括眼底图像基本预处理（眼底图像几何变换及图像增强）、眼底图像宽视场拼接、眼底图像杯盘分割及其相关参数的测量等。论文主要工作内容为：（1）在原有研究基础上，通过结合实际应用选取最合适的、简便的眼底图像基本预处理方法；（2）针对眼底图像的宽视场观察诊断的需求，提出了基于模板匹配法的交互式眼底图像配准方法，完成了眼底图像宽视场拼接；（3）研究了眼底图像视盘、视杯分割提取方法，结合眼底图像中视盘、视杯形态特征及相关参数在辅助诊断中起到的重要作用，提出了一种基于C-V模型的交互式眼底图像杯盘分割算法，该算法可以有效提取眼底图像杯盘轮廓、计算具有辅助诊断价值的杯盘比参数；（4）将相关关键技术进行系统规划，基于C++Builder2010开发平台开发出了一套眼底图像计算机辅助诊断系统，并与相关眼底相机进行配套使用，具有一定的实用性。