随着计算机技术的发展，基于图像处理的人类精液辅助分析系统也逐渐成功用于临床试验，并且逐步替代传统的医生用肉眼观察计数，凭经验判断精子活力，无科学性的分析诊断，为现代生殖科医院对男性的不孕的诊断和人工受精样本的选取提供了可靠的先进技术。国内的计算机辅助精液分析系统（CASA）都是基于显微镜图像视频，对视频帧的精子头部进行图像分割，对精子头部编号进行多目标运动跟踪，然后对精子的运动轨迹进行自动计算分析得出精子的运动活力参数。虽然效果展示不错，但是还存在一定的缺点，例如目标跟踪存在一定的丢失率，分析结果易受样本浓度的影响，对样本中杂质的处理鲁棒性较低等等。本文在综合分析当前计算机辅助精液分析技术的基础之上，对目前使用的单阈值分割进行扩展，使用多阈值分割算法将精子头部和精子尾部两个目标提取出来，并对耗时的多阈值分割进行优化，然后利用精子图像多阈值分割提取出来的信息，进行多目标的跟踪。结合精子的尾部信息和精子游行动力学原理判断出精子可能的运动方向，同时利用精子的运动方向信息进行精子运动建模，从而缩小精子目标跟踪的搜索范围，提高了多目标跟踪的准确率和效率。最后在精子运动跟踪的匹配过程中，添加了更多精子的特征信息，例如精子尾部的面积、长度和方向等，使得精子的匹配更有保障，匹配效果更好。通过以上的多阈值分割和改进的多目标匹配跟踪，实现了本系统算法性能的改进优化，并且通过实验验证了改进算法效果。