花岗岩通常由裂隙、黑云母、长石、石英等不同细观组分组成,这些细观组分的图像自动识别与描述对岩石性质研究具有重要意义。本文介绍使用边缘检测和数学形态学处理技术进行花岗岩细观组分图像识别与数字特征的分析方法。在现场采集花岗岩原始图像并转换成灰度图像与二值图像基础上,使用点选与统计学方法描述了花岗岩中不同细观组分的灰度分布特征,提出了这些组分灰度分界阈值的确定方法,使用Canny边缘检测方法和数学形态学分析得到了裂隙区域的分布与几何参数,使用灰度分界阈值和数学形态学方法得到了花岗岩中黑云母、长石、石英区域的分布与数字特征参数。这些处理过程均通过作者编制的应用程序在计算机中自动实现。结果表明,本文提出的花岗岩细观组分的灰度分界阈值方法和图像识别方法可靠性较好、可以用于岩石细观组分的数字描述。由于岩石细观成分反映了岩石基本地质特征,因此,本文方法对岩石细观组分基本特征的研究具有较好的参考价值,也为分析岩体地区地质现象的细观机制提供了一条新的研究途径。