随着近年来计算机领域中图像处理技术的不断研究,显微图像技术迅速发展,颗粒的图像识别逐渐得到人们的关注。颗粒识别是指对颗粒图像中颗粒的特性进行提取分析,在传统的常用颗粒载玻片识别方法中,显微镜法是目前比较流行的颗粒识别方法之一,但是显微镜法在识别过程中存在着局限性,例如显微镜法所用的相机一般为工业相机,CCD尺寸较小,拍摄出来的图片信息量不够丰富,每幅图像中存在颗粒较少。面对现今的大信息量图像处理越来越得到人们的关注,较少颗粒的图像已经不能满足现在识别的需要,因此如何获取大信息量的颗粒图像以及对大数据的处理成为目前颗粒显微图像研究的热点。针对目前的颗粒识别方法存在的不足,以全画幅CMOS相机与物镜的结合为基础,以图像采集、图像拼接、图像数据处理三个模块为构架,提出了扫描式显微图像颗粒识别系统。扫描式显微图像颗粒识别系统的关键在于图像的拼接和图像数据的处理。图像拼接算法主要是对图像中特征的提取与匹配,针对目前的算法在特征提取中存在着速度慢,特征描述复杂等不足,改进的SURF算法在特征点提取过程中减少特征点数量,降低特征向量维度,在特征向量匹配过程中采用基于向量夹角的匹配算法对特征向量集筛选过滤,减少匹配对象数目提升了图像拼接算法的效率。在图像的处理过程,以MIRXS文件格式作为图像存储的格式,并通过对超大图像的分块处理,降低了内存消耗。在显示查阅部分采用了通过硬件加快显示速度的Direct2D技术,代替传统通过软件加速的GDI+,对图像实现平移、缩放、旋转等操作。对图像中感兴趣的区域进行标记处理,并通过XML文件对标记信息进行存储。在颗粒的识别过程中按照图像的分块,以一定顺序对超大图像进行递推识别,解决了图像过大引起的内存不足问题,并对特殊颗粒进行剔除,采用基于C-V水平集法对颗粒边缘进行检测,获取颗粒的几何轮廓特征。通过实验证明,扫描式显微图像颗粒识别系统能够快速对颗粒载玻片采集,图像拼接效果好,识别效率高。