传统烟草青枯病害识别方法主要是依据其特征性的发病状况和表现症状或是通过病理化验来进行判断识别的。本文提出采用数字图像处理技术和图像识别技术方法,通过对烟草青枯病害叶片的图像识别,与正常叶片的图像特征相比对,从而达到识别病害症状的目的。在自然光照条件下使用600W像素的数码相机在实验基地获取病害叶片的图像。并对获取的图像进行预处理,增强图像中有用的信息,去除图像中无关的信息,从而增强图像中有用信息的可检测性和最大限度的简化数据。本文采用烟叶病害图像的颜色特征和纹理特征作为诊断烟草病害状态的依据。使用AHP层次分析法建立评判模型。AHP层次分析法是一种把定量分析和定性分析相结合的集成方法。通过对目标的分析和了解,凭经验来比较实现目标的每个标准的重要性,根据这些标准的重要程度标定每个标准的权数,从而判断出各个决策方案的优劣次序。将决策的目标、考虑的因素和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层。层次分析法所要解决的问题是关于最低层对最高层的相对权重问题,按此相对权重可以对最低层中的各种方案、措施进行排序,从而在不同的方案中作出选择或形成选择方案的原则。在图像处理的过程中,很有必要对原始图像进行反复操作,进行图像参数的设置和比较中间结果图像的效果,根据图像处理仿真平台提供的反馈参数来调整图像参数设置等,用GUI来设计图像处理仿真平台用户界面是最好的选择之一。