科技活动与生产发展，造成环境污染越来越重，各种物理、化学和生物因子都会对人体造成很大伤害，特别是对人的遗传物质产生损害，造成癌症发生率增高。因此，迫切需要研究这些有害因子的遗传毒性，来降低癌症的发生率。近年来，微核试验（micronucleustest）以其经济、简便、快速的优点已被国际上广泛的认可为识别微核的主要方法。但是传统的微核试验的分析过程一般都由人工操作，劳动强度大、效率低、容易出错且数据不易保存和处理。虽然目前有多种方法来进行微核试验，但是由于微核细胞的空间关系复杂、细胞种类多，采用数字图像处理的自动化检测技术实现来检测微核的方法还不是很完善。目前还没有一种通用、有效的检测方法。本文研究基于结构树的微核特征描述、基元提取及微核分类，为快速有效的微核检测提供基础。研究并开发了微核细胞分割、识别、统计软件，并且给出了良好的实验成果。论文的主要工作如下：(1)在分析微核的形成、特点及形态的多样性的基础上，提出采用结构树来描述、提取、和分析微核的思想。(2)分别研究了基于纹理的结构树描述方法、基于形态学的结构树描述方法、和基于颜色的描述方法。针对本文所研究的小鼠骨髓细胞的特点，融合以上三种方法的思想，研究建立了一种简单、有效、并易于实现的小鼠骨髓细胞微核结构树描述方法。(3)分别研究了基于灰度的基元提取方法、基于边缘梯度的基元提取方法、和基于颜色信息的基元提取方法。在基于颜色的基元提取方面，研究改进了传统的八叉树彩色量化技术，建立了适合本文使用的小鼠骨髓细胞微核基元提取方法。(4)开展了针对小鼠骨髓细胞的微核分析试验。针对小鼠骨髓细胞图像的特点，分别研究了图像的增强处理和噪声剔除。在此基础上，运用本文建立的结构树描述方法进行试验。结果显示，本文研究的方法能简单、快速的实现对小鼠骨髓细胞中微核的分类提取。