本文中国科学院云南天文台扫描手绘太阳黑子图像为研究对象，研究图像中黑子面积的自动测量方法，使用计算机自动处理的方式，完成黑子面积的自动计算，并将信息与真实太阳黑子面积信息进行对比工作，确定本文工作的有效性和使用性。　　本文工作着手于历史太阳黑子观测记录的现实研究价值，通过大量文献的查阅和分析，确定历史太阳黑子观测记录的巨大现实研究意义。为挖掘历史太阳黑子观测记录的这一应用价值，本文展开太阳黑子图像中黑子面积的自动测量工作。　　由于纸质历史太阳黑子观测记录在数字化的过程中，由于系统的或者是人为的因素，造成扫描手绘太阳黑子图像在大小和方位上对的不统一，对于太阳黑子信息的提取工作造成影响，本文工作中首先就该问题，具体展开扫描手绘太阳黑子图像的归一化工作。　　针对图像大小的不统一性，本文创新性的采用Hough变换与最小二乘相结合的方法对图像想太阳圆进行精确的定位查找。通过对图像降采样方法，有效降低处理过程中的计算量，通过小图像中Hough变换检测圆，对图像中太阳圆进行初步定位，然后映射到原始图像中，然后通过最小二乘方法，实现太阳圆的精确拟合，从而精确定位太阳图像中太阳投影圆位置。通过对太阳投影圆大小的归一化操作，完成整个图像的大小归一化操作。　　针对扫描手绘太阳黑子图像方位的不统一问题，本文提出基于卷积神经网络CNN的图像中方位字符图像的识别方法，通过对图像中方位字符的南北、东西方位的矫正，完成实现扫描手绘太阳黑子图像的方位矫正工作。　　针对扫描手绘太阳黑子图像中黑子位置的不确定性，本文创新性提出使用小波变换与形态学处理相结合的方法，对图像中每个太阳黑子群进行精确的定位分割。在进行分割之前，为消除扫描手绘太阳图像中复杂背景对黑子群提取的干扰，本文提出一种基于Lab空间的K均值聚类方法，完成手绘太阳黑子图像中背景的提出工作，为黑子区域的精确定位做铺垫。通过上述处理之后，本文采用小波变换中aTrous的多尺度变换，对图像中太阳黑子群区域进行定位查找，联合使用形态学处理的方法，有效实现了扫描手绘太阳黑子图像中黑子群的定位分割提取。通过对太阳黑子群区域标记图像与原始图像的与运算，完成太阳图像中黑子区域的定位标记，通过标记像元点在日面图像中的占比，最终完成扫描手绘太阳黑子图像中黑子面积的自动测量工作。