爆堆矿岩的块度分布是定量评价爆破质量的一项重要指标，对二次破碎、铲装效率及矿山开采成本有着重要的影响。如何找到一种科学准确的块度分布求取方法对生产实践具有重要意义。　　 常用的块度测算方法有测线法、筛分法、大块统计法等人工测定法，但都有实测量大、难于实施等缺陷。基于单片摄影图像的数字图像分割技术以及分形理论，能够实现利用计算机自动识别和提取图像信息，完成图像分割，并计算出矿岩的块度分布。通过对矿岩数字图像分析，文章提出一种基于小波变换的图像分割技术，该法较好地弥补了上述方法的缺陷，使得到的爆岩分割图像达到自动获取岩石块度分布的目的。　　 首先，根据现场情况及摄影误差来源等，确定拍照方案，并对采集得到的原始图像，利用ERDAS IMAGINE软件对图像进行了几何校正配准工作。其次，利用MATLAB编程软件，对纠正后的彩色图像进行灰度变换处理，选用合适的小波基函数，对得到的灰度图像进行二维离散小波正变换，得到图像高频和低频信息;根据噪声能量高，主要集中在高频段的特点，对高频系数进行降噪处理。然后，对图像的高频部分和低频部分分别进行小波逆变换，高频部分图像采用形态学处理求取梯度，低频部分图像采用边缘检测法求取梯度，对以上两个梯度求取梯度均值，并将得到的梯度作为分水岭算法的输入，进行分水岭分割。最后，应用面积法、线段法和体积法三种统计法进行块度分布统计。　　 研究表明，所采用的方法高效、经济，具有较高的统计精度，且对矿山生产影响小，安全可靠。