针对煤显微组分结构复杂、提取其显微图像中有效组分轮廓存在较大难度的问题,提出一种基于结构元的轮廓提取算法。该法通过对结构元中架构与尺度的合理设计实现种子点的自动选择,以替代传统算法中种子点的人工选取,然后进行区域生长,再对区域生长后的图像进行形态学处理,最后用8邻域轮廓提取法获取煤显微图像中不同组分的轮廓。实验结果表明,由于结构元的合理选取,算法能够有效去除煤显微图像中的碎屑、黏胶及噪声区域,获取块状显微组分的有效轮廓。实验结果可以为煤显微图像自动分类与识别提供参考。