在网购服装相关问题的调研中，由于消费者无法准确的获取自身人体尺寸序列，导致选购服装尺码不合适的问题已经成为目前人们网购服装的最大忧虑。服装不同于其他商品，服装需要试穿才可以判断尺码是否合适。本文研究了一种适用于手机等移动终端的服装尺码推荐系统，该系统在网购服装过程中将根据消费者的自身情况推荐适合的服装尺码。本文主要做了以下工作：（1）人体尺寸序列获取。本文人体尺寸序列获取方法是一种通过利用人体照片进行测量的非接触式人体测量的方法。该方法以数学形态学和数字图像处理技术为理论基础，提出了一种基于数学形态学的图像边缘提取算法，将高帽变换与低帽变换后的图像分别与圆形模板进行形态学闭运算，获取人体轮廓图像，最后对人体轮廓图像进行逻辑运算，从而获得最佳边缘图像，经过大量的Matlab仿真实验表明，本算法优于其他传统边缘检测算法，运行速度快，提取目标边缘效果好，而且具有一定的抗噪能力。该算法为本文设想通过照片获取人体尺寸提供了重要的先决条件。对上述方法获取人体轮廓图像进行扫描识别出人体尺寸关键点，利用人体尺寸关键点获取人体尺寸序列。（2）服装尺码推荐。本文将服装尺码推荐的问题看作为多属性决策问题，以灰色系统理论的思想和方法为基础，将区间灰数作为方案属性值的基于区间灰数的灰色多属性决策方法进行最优项排序推荐，该算法对两区间灰色的相离度进行了新的定义，构建了以相离度为基础的灰色区间关联系数公式及灰色区间相对关联系数公式，并引入了模糊互补判断矩阵作为判断矩阵，从而进行最优方案排序工作。该算法经过实例分析证明可以有效地应用于服装尺码推荐当中，为消费者推荐出适合的服装尺码。（3）服装尺码推荐系统实现。根据本文提出的理论及算法，设计创建手机端虚拟服装尺码推荐系统的系统结构，并使用Java作为软件开发语言，利用Eclipse开发平台编写手机应用软件，实现系统功能。本文研究内容主要体现在：（1）提出了一种基于数学形态学的图像边缘轮廓提取方法，并利用该方法获取照片中的人体轮廓。（2）将基于区间灰数的灰色多属性决策方法运用于尺码推荐当中，通过实例验证取得了预期效果。