棉花是我国重要的经济作物,20世纪是我国棉业发展最迅速的时期,21世纪初我国棉花总产量跃居世界第一。棉花科技也取得了新突破,许多方面达到了国际先进水平；但是,棉花病虫害防治技术却始终进步不大,棉花病虫害常年造成的损失占到棉花总产量的15%-20%。棉田中的害虫种类多、数量大,而且目前棉花虫害种类识别还是依靠人的肉眼进行。棉花害虫落后的识别方式是导致棉花病虫害防治技术发展缓慢的重要原因,科学合理的害虫分类方法和准确高效的害虫分类技术就显得尤为重要。随着电子计算机技术的快速发展,数字图像处理技术的发展也十分迅速,它依靠计算机电子技术来模拟人类的视觉系统,通过对图像进行去噪、分割、特征提取和分析分类而达到理解和识别事物的目的。将数字图像处理技术应用于棉花害虫的识别与分类领域以实现害虫的自动识别,对棉花害虫的针对性防治、避免经济损失和维护生态平衡具有十分重要的作用。本文根据不同种类棉花害虫的外部形态特征不同,选取多种数字图像处理技术和手段对害虫分类方法进行相关探讨。试验首先选取长江中上游棉区的15种棉花苗期成虫期害虫,再根据害虫形态特征使用灰度图转换法,根据转换结果选取图像细节表现最好的转换方法。然后再对转换所得图像使用中值滤波和直方图均衡化处理进行图像去噪和图像增强。对预处理图像使用Canny算法和改进数学形态法进行左右翅膀的分割;然后再使用Otsu阈值分割法对头、胸、腹、足和触角进行分割。对分割得到的图像使用几何学中的数学算法提取其数学形态参数,然后再根据得到的数学参数设计分类器,从而完成对棉花害虫种类的识别。主要研究结果如下：1.害虫图像的预处理：图像预处理过程中使用蓝色分量作为灰度值转换效果最好,图像细节清楚；使用中值滤波法和直方图均衡化法对转换所得图像进行图像去噪和增强可以明显的增加图像显示细节和显示质量。2.图像的分割与整合：相比较于Sobel算子和Log算子,Canny算子检测在害虫翅膀分割中效果最好,图像较为完整、毛刺和噪点较少；对数学形态学改进算法和反馈的使用可以明显提高害虫翅膀分割后图像细节显示和图像清晰度。3.形态特征参数的提取：使用几何学中的基本数学算法可以成功地提取到昆虫外部形态特征参数,经过多次提取和数据比对,所得数据可靠性高,反映真实合理。4.分类器的设计：使用科尔莫洛夫检验法判断是否符合正态分布,然后再根据判断结果进行分类讨论的方法是可行的；对符合基本正态分布的棉花害虫使用模糊聚类算法、对不符合的害虫使用二叉树和支持向量机的分类方法切实可行,能得出分类结果。以上结果表明,本文试验中所采用的各种数字图像处理技术和方法在棉花害虫识别过程中的应用效果良好,能够明显地提升棉花害虫图像识别的速度和准确性。