农业信息采集工作量巨大，信息的现实性、及时性与准确性是农业生产和科学研究领域普遍关注的问题，如何能及时快速地进行植物病虫害的准确判断一直是计算机技术面向农业领域研究工作的一项重要内容。为此，本论文针对计算机图形处理技术、图像分析技术进行了深入细致的研究，给出了植物病虫害识别系统的图像分析算法及整体识别方案。 20世纪80年代以来，计算机图像处理的研究对象及应用领域逐步扩大，图像处理从单纯的图像处理发展到取代、解释人的视觉信息以及加速各种信息采集等方面的应用研究。我国对计算机图像识别技术在农业工程中的应用研究起步较晚，在作物病虫害诊断、农产品品质检测、作物生长状态监测等方面，与国外相比尚有较大差距，还需进一步在深度、广度及实践方面做出努力。 本论文阐述了利用计算机数字图像处理技术，对玉米病虫害图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域，进行自动提取其一阶灰度值统计量和几何形状等数理统计特征的主要技术和方法。综合运用图像处理、模式识别的理论来构建病虫害图像识别系统，实现了在专业摄取的图像的基础上对图片中病虫害的提取和识别，并根据病虫害种类和发病程度的不同，由计算机自动调整系统的阈值，依据相关的特征参数实现特定区域的提取及种类的判别，以获得病虫害识别的精确性和智能性。实验测试表明，利用数字图像处理算法设计的病虫害识别系统对采集的病虫害样本进行处理识别，得到的分析结论与实际应用领域的真实结论相对比，满足农业生产的实际应用。说明了该系统在农业生产领域的应用是可行的、有效的。