在木材贸易中，木材材种精确识别已成为木材加工业的首要问题。长期以来使用的传统的材种识别方法，受各种因素影响，工作效率低，无法满足对木材的快速、大量识别要求。因此，提高木材材种识别的准确性，实现木材检测与识别过程的自动化，是我国木材行业迫切需要解决的关键问题。本文以木材细胞为研究对象，通过对木材细胞实体检测图像的预处理、分割算法及细胞定形方法的研究，对在复杂背景、低对比度、高噪声环境下的细胞特征提取及分割等图像识别技术进行了深入的探讨。本文主要致力于木材细胞实体检测图像的切片化处理，细胞定型及不同树种基准细胞模拟再现过程的处理，其中木材细胞实体检测图像的切片化及细胞定型是关键问题。本文采用先进的计算机图像处理技术，根据木材细胞实体检测图像的特点，提出了适用于本课题研究内容的木材细胞实体检测图像的预处理及分割算法，完成细胞实体检测图像的切片化。应用相关算法对细胞轮廓形态、细胞面积等特征量进行了提取与分析，并进行数字量化，完成了细胞定型和基准细胞模拟工作。考虑到系统要求，本论文采用Visual C++6.0程序设计语言，以模块化设计方法进行木材材种识别系统的设计，初步建立了基于木材细胞微观结构数字化特征的木材材种识别程序。有关基于木材细胞微观结构数字化特征的木材材种识别方法的研究，将为木材定级提供一种新的技术参考手段，对于推动木材材种识别技术的发展和实用化，充分利用我国现有的木材资源优势等都具有重要意义。