水稻是我国主要的粮食作物，水稻的生产以提高产量和品质为目标。但水稻易受病害的侵染，每年因病害所造成的损失都很惊人，防治病害是确保水稻产量和品质的主要任务。目前，我国对水稻病害的识别大部分还停留在人为主观判断结合经验对比的目测阶段，对于识别不能做出客观、准确的判断。只有一小部分的种植地会有识别方面的专家进行处理，但专家少而水稻种植面积广，这对水稻病害的大范围识别带来了极大的不便，不仅增加了劳动强度且效率低下。本论文将计算机图像处理技术与模式识别方法相结合，对水稻的高危病害进行了研究，搭建了关于寒地水稻病害的数据库，并开发了一套可以对寒地水稻病害进行自动识别的智能识别系统，能实现对寒地水稻图像上的病斑分割、提取病斑的特征值、并对病斑特征进行自动识别。本研究体现了现代化精确化农业科技发展的方向和现代农业机械化自动化检测确诊技术的前进方向，具有非常良好的实践应用空间，也可以为进一步的探索提供一些有益的思路，具有很深远的意义。