在蛋白质组学的研究中，双向凝胶电泳一直扮演着重要的角色，它不仅能有效地将蛋白点分离出来，也可以对蛋白质做定性、定量的分析。以往，研究人员用人工的方式找出凝胶上的奇异蛋白点，不仅速度慢，且易误判。因此，如何将凝胶图像中的大量蛋白点快速准确地识别出来，是推进蛋白质组学发展的关键。　　本文研究了基于标记控制分水岭的蛋白点检测方法。首先对凝胶图像进行滤波、背景消减、条纹去除等预处理；再用基于标记控制的分水岭变换识别出蛋白点；最后采用边界跟踪和椭圆拟合等算法获得蛋白点的信息。本文在提高蛋白点检测的速度和准确度上，开展的主要研究工作和取得的主要成果如下：　　（1）研究了凝胶图像的预处理方法。针对凝胶图像在电泳、染色和成像等过程中受到的干扰，本文利用快速中值滤波、高斯滤波和形态学滤波等方法进行图像去噪；然后采用形态学的黑Top-Hat法消减背景；最后采用FMH法去除条纹。实验表明，能够较好的消除干扰，并且较完整的保留了蛋白点的信息。　　（2）研究了基于标记控制的分水岭变换算法。首先计算图像的形态学梯度，并利用峰值法获取蛋白点的内部标记，将标记过的图像作为分水岭的输入；然后采用沉浸分水岭算法对图像进行分割；最后对分割后的区域进行合并。大大减少了分水岭的“过分割”现象。　　（3）研究了蛋白点信息的量化方法。通过边界跟踪法首先获取蛋白点轮廓的样点集，然后利用最小二乘法和不变矩法分别对蛋白点区域进行圆拟合和椭圆拟合，得到蛋白点的位置和中心坐标等信息。