牧草是我国重要的种植作物之一,其中苜蓿作为北方地区牧草的代表品种,种植面积广大,大力发展牧草种植业,是发展畜牧业基地建设,提高畜牧产品供应能力的重要保障和基本需求。内蒙古地区地广人稀,草原面积大,很多边远地区交通不变,通过传统实地观测方式,进行牧草生长状况的判断存在现实的困难和不足。使用图像数字处理技术,对拍摄好的牧草图片进行分析研究,快速得到牧草生长状况的信息,可以实现远程观测,为以后牧草生产管理提供数据支持。论文对牧草识别的关键步骤,即牧草与背景图像分离所用的数字图像处理技术进行了研究和分析。(1)研究了苜蓿图像预处理和分割算法,包括图像预处理中的图像灰度化、图像去噪、图像边缘检测、图像数学形态学处理。对于图像分割算法,包括单阈值分割、基于欧氏距离的聚类分割、FCM分割、分水岭分割、最佳阈值分割。完成了苜蓿图像从原始彩色图像到二值化图像的转化。(2)针对目前常用的灰度化方法,形成的灰度统计直方图图像双峰特性不明显,波峰与波谷分界线难以确定的问题,提出了对灰度化方法的改进算法,为后续的图像分割算法处理降低了难度。(3)对分割算法中的最佳阈值算法进行了改进,明显提高了算法的执行效率。(4)将改进后的图像灰度化方法与图像分割算法进行了组合,形成完整的图像分割方法。通过相关实验,对不同的分割方法进行了研究分析,找到了针对牧草图像,所对应的分割效果最好的分割方法,为以后牧草图像数字处理技术的下一步研究,提供了一种有效的算法选择。