气液传质设备的研究和设计是化学工程的基本任务之一。复合塔是一种新型的气液传质设备，比较高的塔板效率是设计复合塔的基本要求，在建立复合塔板效率模型过程中，气液的比表面积a是一个需要获得的关键参数。通过照相分析的手段是获得这一参数较好的方法。 由于在化工现场采集到的原始图象质量较差，所以必须进行必要的图象增强。由于用传统的直方图均衡、滤波等方法处理的效果不理想，本文在模糊增强的理论基础上，提出了多级灰度增强的概念，利用模糊算子并通过定义隶属函数、饱和增强点和渡越点参数，给出了一种多级灰度增强的算法，该算法可根据要求对图象不同区域层次设计不同增强效果，使图象层次更加清晰。此算法简便易行，处理效果也比较好。 图象分割是图像处理以及模式识别过程中必须面对的问题，也是多年来这一领域的备受关注的焦点和难点。图像分割的方法灵活多样，理论背景差异也很大。模糊c-均值（FCM）算法是聚类分析理论及应用中的一个热点和比较成熟的算法。FCM算法用于图像分割，是一种非监督模糊聚类后标定的过程。由于FCM算法考虑到了每个样本点属于不同类型的程度，也就是类界限之间的模糊性，给分类提供了更多的选择机会。本文结合图象的一维直方图信息，定义了势直方图函数及剩余势函数，从而自动确定了分割类数，得到了比较满意的分割结果。 由于分割后的图象中，气泡目标彼此互相粘联的现象比较严重，本文采用二值形态学的方法进行分离。首先进行腐蚀，待目标完全分开后，计算目标的拓扑特征——欧拉数，然后在保持欧拉数不变的情况下，再对目标进行与腐蚀次数相同次数的膨胀，这样就把目标彼此完全分离。 在特征抽取阶段，以特征的可区别性、可靠性、独立性等原则，根据本文的分类目的，选取了气泡面积和圆形度两个特征构成特征向量。本文的分类属于类内鉴别，在此本文再次使用了模糊聚类算法，不仅进行了科学的分类，同时得到的聚类中心又是后序统计的关键参数。 最后本文对模糊聚类理论的发展进行了归纳总结。对FCM聚类算法中的加权指数m的选择、聚类中心的初始化方法以及聚类有效性进行了研究和探讨。