农业是我国国民经济的基础。提高农业生产效率和自动化程度是实现农业自动化的根本途径。随着数字图像处理技术的发展和计算机处理速度的迅速提高，数字图像处理技术已在许多领域得到广泛地应用。利用飞速发展的图像处理技术改造传统农业，提高农业生产的科技含量，用现代科技知识武装传统农业，已是越来越多农业工作者的共识。本文选取植物叶片为研究对象，运用数字图像处理技术进行分析，提取叶片形状参数，以便分析作物生长情况，指导农业生产。通过对叶片图像的分析，提出了叶片图像预处理、叶片轮廓提取和叶片参数计算的方法，并对相关的图像处理技术作了研究。在图像预处理阶段，针对叶片图像特点，对现有的图像增强方法进行研究和分析，采用了处理速度较快、平滑效果好的的门限递推中值滤波对图像进行平滑处理。通过阈值化处理取得叶片二值图像，并利用图像形态学处理进一步改善了图像质量。在叶片分析阶段，研究了已有算法，并结合连通区域标记，对轮廓跟踪算法进行了改进。改进的算法在区域标记的基础上对叶片轮廓进行跟踪，减少跟踪过程中扫描图像的次数，提高跟踪的速度，并且能够准确地提取叶片图像的外轮廓。根据区域标记和轮廓跟踪的结果，提出了叶片参数获取的方法，并对获取的参数进行的对比分析，结果表明本文所采用的参数提取方法达到系统对精度的要求，是有效可行的。选择了几个参数作为特征参数，对叶形进行了简单的分类识别。综合采用上述方法，本文设计实现了一个植物叶片分析系统。