粮食储备制度是我国的基本国策。目前,国家粮食储备采取国家、地方两级储备的制度,以直储和代储的方式储备在全国各地的粮仓中,由有关粮食公司具体保管,国家按粮食公司所保管粮食的数量和时间予以补贴。从我国近二十年的管理实践来看,由于储备粮库的地域分散性和监管力量的缺乏,加之采用人工称重计量的方式,使得监管部门难以对储备粮数量进行有效的监管与稽核。因此,寻求方便、有效的仓储粮食数量测算工具,成为解决储备粮监管与稽核的关键,具有重大的现实意义和应用价值。由于数字图像获取、传输的方便性以及图像的可识别性,使基于图像处理的粮食数量测算工具成为解决储备粮自动监管与稽核问题的重要技术手段。本文以某省级储备粮管理体系为背景,以袋装仓粮食储备形式为研究对象,通过对袋装粮图像ROI(Region of Interest)进行处理和分析,提出了一种基于计算机图像处理的袋装仓粮食数量智能测算方法。首先,分析实际袋装粮食码放的特点,引入ROI的概念,提出了粮袋图像的ROI——由各粮袋之间表面的挤压变形所导致侧面弯曲形成的类矩形反光带,构成了专属于各个粮袋的特征区域,确定了图像处理算法的目标对象体,为进一步研究和设计图像处理算法奠定了基础;其次,论述了图像预处理技术的一般理论及方法,包括灰度转换、直方图均衡化、滤波去噪等过程,并进行了对比实验分析,确定了针对粮袋ROI特征的预处理方法和流程,改善了图像的质量,有效增强了ROI;然后,在对典型边缘检测算法实验结果分析的基础上,提出了结合双阈值Canny边缘检测算子和形态学细化的处理方法,有效提取和细化了粮袋特征轮廓——反光带的边界,并且保持了各粮袋特征轮廓的相对独立性;最后,充分利用粮袋ROI特征轮廓的特点,选取有效的检测方向,提出基于众数理论和方差分析相结合的像素点计数算法进行粮袋数量的二次判断和测算,并在Matlab平台上验证了算法的有效性和高精度。本文重点研究了袋装仓粮袋图像的处理过程和数量测算算法。实验表明,本文所提出的方法能准确地提取出粮袋的特征轮廓并进行计数,粮袋数量检测精度达到98%以上,满足国家对粮食计量的精度要求,为粮食数量测算提供了一种新的有效方法。