随着生物研究所、濒危动物和稀有动物研究所、畜牧人工繁殖研究所、生命科学院、农科院及人工授精站等的兴起,计算机辅助动物精子质量分析系统具有广泛的应用价值。它的利用将提高动物精子诊断的客观性和准确性,使得动物受精,人工繁殖等得到更好的保障。　　论文首先阐述了计算机辅助动物精子质量分析系统在国内外的发展现状,并对课题研究的背景、来源和目的意义进行了描述。然后对动物精子图像作预处理,动物精子图片由于对比度低、包含了纤维、红白细胞、气泡等大量杂质,采用中值滤波算法对图像去噪,得到的实验效果理想。　　论文介绍了图像阈值分割方法中的几种传统算法。传统算法中只考虑图像的灰度信息,而没考虑图像的空间信息,并且针对动物精子图像目标与背景交界处的灰度变化,提出了一种基于Canny算子的二维最大熵分割方法,与传统分割算法的实验结果进行比较,证明该方法分割精确。　　通过对连续动物精子图像的分割识别,本文提出了一种基于模板和运动速度的动物精子轨迹跟踪算法。根据分割出来的精子目标头部的形状,计算出精子头部面积作为模板,进行范围内的区域搜索匹配,然后计算出精子目标的质心得到精子目标的运动速度,模板匹配过程中,如果匹配失误,辅以精子的运动速度再一次进行匹配。实验证明该方法使得误匹配的次数减少,跟踪精度高。然后文章通过动物精子的轨迹,计算出动物精子的运动参数,通过对参数进行分析来体现精子的活性。最后对本课题进行了总结,并提出下一步的研究方向。