染色体核型分析,是染色体遗传分析技术的经典方法,是遗传学科学研究和辅助临床诊断的重要手段之一,是分析染色体易位、缺失、诊断各种遗传病变的关键指标。本文以人体染色体图像模式识别为背景,研究生物学图像的分析与处理方法,结合图像处理与模式识别技术,全面介绍了人类染色体自动分析系统的核心技术和关键算法,包括染色体图像的预处理、特征提取与分类器设计等。主要研究内容如下:1.论文讲述了从人体染色体原始图像中将待识别的染色体从图像中分离并提取出染色体轮廓和中轴线的方法,包括滤波、图像分割和中轴变换等几个部分。针对人体染色体图像的特殊性,论文提出了一种梯度二值化的图像分割方法及区域填充的过程;讲述了利用细化提取染色体中轴线的方法。染色体中轴提取是该系统的关键之一,采用细化去支、曲线拟合、中轴端点的合理延伸等算法,提取出满意的染色体中轴,为计算染色体长度、着丝粒指数和染色体带纹特征奠定了基础。2.提出基于轮廓内缢与染色体宽度测量相结合的算法确定着丝粒位置,能有效提高着丝粒位置的检测精度。3.系统采用一种改进的仿几何分类法,以染色体的长度和着丝粒位置为主要特征,结合显带特征进行综合判断,先把染色体分为A、B、C、D、E、F、G七组,然后在组内进行匹配,最后提供了手动分类的方法,在系统不能准确自动分类时由操作人员进行手工分类。