基于煤堆图像分割存在重叠煤粒的边缘错综复杂、不易检测的问题，通过多种图像增强和边缘检测方法的效果对比，提出一种将对比度受限自适应直方图均衡法(CLAHE)和SUSAN 边缘检测算法相结合的方法来检测煤堆图像中的煤粒边缘，并利用数学形态学和孔洞填充算法得到最佳种子区域，有效防止分水岭算法的过分割和欠分割现象，最后统计并分析煤粒分割区域10 个特征参数的分布情况，包含了煤粒数量、大小、形状、颜色和纹理特征。研究结果表明：通过这些特征参数可以预测相关煤质信息，利于实现自动控制煤炭的分选。