在海上运输非常发达的今天，船舶压载水人为地在各大洋之间流通，这样随意排放可能带来的生物入侵和生态灾难，已被国际海事组织宣布为海洋面临的“四大危害”之一。船舶压载水的管理是国际公认的世界难题，也是当前研究的热点。不论是控制还是治理，检测压载水是压载水治理前的关键一步。目前国际上对压载水专用检测设备的研究也处于起步阶段，只有少量的简单报道。《船舶压载水和沉淀物控制和管理国际公约》中对压载水的性能标准作了规定，就现有的检测标准和检测手段来看，图像处理的方法是唯一一种有效可行的方法。本课题针对《船舶压载水和沉淀物控制和管理国际公约》中对压载水微生物大小和数量的规定，运用图像处理的方法，按照其形态特征的不同，对压载水微生物先作分类，再对分类后的海洋微生物作大小和数量的统计；以图像预处理、个体提取、特征提取、微生物分类、信息统计为处理的步骤，达到最后统计的目的。由于压载水微生物的数量级是微米级，所获取的图像均为高分辨率图像，很难直接对大数据的高分辨率图像作处理，所以在图像预处理中对图像要先作特殊的分块处理。在个体提取中，采用了最优阈值法、数学形态法和去噪方法相结合的方法，对边缘个体和孤立个体都作了完整的提取。课题中的分类也有别于往常的分类，不是对生物种类的识别，而是面向信息统计目的的形态分类。在特征提取中，选取的特征集都是反映个体形态特征的特征信息，包括形态学特征和傅立叶描述子特征，并采用主成分分析的方法对特征集做了降维处理。分类操作中，通过对不同核函数的支持向量机方法的比较，选取的分类器是基于径向基核函数的支持向量机方法。信息统计是对压载水微生物的大小和数量做统计，本文提出了适合于三类微生物的信息统计方法。所有操作通过软件平台连成一个整体，在该平台上可以轻松的完成参数的输入输出以及结果的查看。通过大量实验证明，算法最终达到预期结果，所开发的软件平台为该课题的进一步研究奠定了基础。