在工厂化农业高速发展的今天，作物管理的自动化和精准化日趋重要。应用快速、非破坏性的测量和监测手段进行作物长势诊断的技术研究，成为农业技术发展的热点问题之一。本研究采用数码相机拍照，利用图像处理技术提取和筛选表征黄瓜不同氮素营养状况下叶片的颜色特征，分析黄瓜叶片颜色特征与功能叶片叶绿素含量和氮含量的相关性，利用线性回归和逐步回归统计方法建立了基于颜色特征的黄瓜氮素诊断模型，通过模型精确度检验，获得了较高的正确诊断率。主要研究结果有： 根据RGB、HSI和La*b*三个颜色空间的自身特点，分析了温室自然光照强度对叶片颜色的影响，筛选出在自然光条件下稳定性强的12个颜色特征值。试验表明，在天气状况良好，参考时间段固定(中午12：00-13：00)，数码相机参数固定，固定距离垂直拍摄的条件下，以自然光为光源，采集离体叶片图像的方法是可行的。 分析了黄瓜氮素不同生育期不同节位的分布特点，结果发现，不同节位的叶片对氮素的响应不同，幼苗期和初花期的顶3位叶，结果期的顶5位叶能很好的反映植株的氮素营养状况；另外，分析了不同叶位叶绿素含量、地上部植株氮含量与叶片氮含量三者之间的相关关系，相同节位叶片三者之间有良好的线性正相关关系。 以幼苗期和初花期的顶3位叶和结果期的项5位叶为研究对像，分析了筛选出的12个叶片颜色特征与叶绿素含量、叶片氮含量以及地上部植株氮含量在不同生育期的相关关系，结果发现，不同生育期，提取的颜色特征值有差异，幼苗期与初花期、结果期均有所不同，因此颜色的提取必须与生育期相结合；同一生育期内，提取的叶片颜色特征可以同时表征叶绿素含量、叶片氮含量以及地上部植株氮含量，幼苗期相关性最大的四个颜色特征值分别是：H、R/(R+G+B)、b*和b*/a*；初花期和结果期相关性最大的四个颜色特征值分别是：G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、B/(R+G)和S。 在研究叶片颜色特征和生理指标相关关系的基础上，对颜色特征与叶绿素含量、叶片氮含量进行了线性回归和逐步回归分析，建立了叶片叶绿素含量和叶片氮含量及地上部植株氮含量之间的单变量线性模型和多元线性回归模型，验证结果显示，叶色模型可以实现对黄瓜氮素营养状态的预测。