数字图像处理技术从20世纪50年代发展至今，在通信、电视传输、医学、军事等各个领域得到了广泛应用，其分析图像的技术和方法也随之得到了深入的研究和发展。本文主要利用数字图像处理技术及其方法结合计算机编程语言来研究和实现煤矸石自动分选系统，在此过程中所应用的技术和方法为今后的深入研究和将其应用于实际生产奠定了坚实的基础。 本文首先简要介绍了数字图像处理技术的一些基本概念，包括它的分类、特点、方法和主要内容。然后讲述了数字图像采集系统，包括硬件设备和图像数字化的一些基本原理。本文重点阐述了研究和实现煤矸石自动分选系统所应用到的一些数字图像处理技术和方法，并应用这些技术和方法对采集的图像进行处理和分析：应用中值滤波法来抑制图像的噪声，使图像的边缘平滑；然后绘制出处理后图像的灰度直方图，得到该幅图像的阈值；利用阈值法将图像二值化；接下来对二值图像进行边缘检测，得到其边界，将其映射到中值滤波图像上，从而得到无背景的原始图；最后计算出图像灰度的均值和方差，将其均值和方差与样本相比来判断该图像是煤或是矸石的图像。在利用数字图像处理技术研究和分析图像的过程中，应用可视化编程语言Visual Basic．NET来开发和实现了该系统，将各种算法分别做成一个个单独的处理模块，从图像文件的读取、保存到图像预处理再到图像分割、特征提取直至判断识别都采用了模块化编程方法，这样不仅便于算法实现，还可使操作界面清晰明了，更有利于将来系统的维护和升级。 本文除了研究该系统所涉及到的数字图像处理技术和方法，还对这些技术和方法的算法利用编程语言的模块实现做了深入细致的研究。结合各种算法的基本原理，给出了各算法模块的结构框图，为编制程序提供了坚实的理论依据，大大减少了在编制程序过程中所出现的错误，也便于系统将来不断完善。