車驅孢子捕捉器的顯微圖像采集系統是一項比較有價值的功能，對于楊樹的病害孢子的采集十分有效，然后利用數字圖像處理識別技術研究，最后對孢子自動識別并且計數。這種方法不但提高了計數的準確率和數據收集的速度，又節省了大量的人力和物力，當之無愧的快速先進的技術手段。
去除背景光并將圖像灰度化,為了消除光源光強變化影響及系統中噪聲干擾，將原始圖像減去背景光圖像，并利用總亮度公式川將彩色圖像變為8位灰度圖像:f=0222R+0.7076+0.071B式中f為變換后的灰度圖像的亮度，即灰度值。
車驅孢子捕捉器IMHS 平滑算法,為提高孢子識別率，必須進一步去除圖像中的噪聲。在研究和比較已有平滑技術的基礎上，本文提出一種改進的最大均勻性平滑算法((1)對圖像 f(x,y)的(x,y)點重復對點((x,y)的17個梯形區域求極差和中值。判定最小極差區域，將中值賦給點((X,Y)。
一般來說，結構元素是八連通時，所得邊界為四連通；而結構元素是四連通時，所得的邊界為八連通。提取孢子邊界是為了計算周長和求取傅里葉子，而八連通的邊 界平滑性好，更接近真實飽子。因此本文采用四連通的結構元素。由于圖中的飽子邊界有一定的寬度，必須對其進行細化處理。本文采用一種并串結合的細佬處理方法，它是在Hilditch經典細化算法的基礎上，做一些改進。
由車驅孢子捕捉器的顯微圖像采集系統獲得孢子圖像，經去噪聲、圖像平滑、閡值分割和膨脹，得到二值化圖像，然后對它進行邊緣提取和細化，最后實現孢子的自動計數。研究中對53幅楊樹病害孢子圖像進行自動識別計數，正確率達到9800。這項技術為楊樹病害預測預報提供了一種快速先進的手段。