染色体是遗传物质的载体,它上面带有遗传因子,决定人体的形态特征和生理机能。无论是动物还是植物,其细胞核内的染色体,不仅具有一定的数目,而且还有一定的形状。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。现代遗传学、优生学、临床检验等都需要进行染色体的核型分类,但是这项工作是繁琐、费时的、一直以来都依靠目视、手贴完成。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,包括染色体图像分割、特征提取与分类器设计等。主要研究内容如下:1、染色体图像分割:采用基于边界灰度的门限算法和基于遗传算法的熵算法来寻找染色体图像二值化需要的分割阈值,对分割后的图像存在的噪声分别采用内插来置换和边界跟踪来消除;2、染色体特征提取:采用细化技术将染色体细化一些离散的骨架点,用插值方法获得平滑的曲线染色体中线。利用染色体的中线等步长提取平均积分轮廓和宽度轮廓;3、染色体的核型分类:利用染色体结构参数即其灰度轮廓通过正态贝叶斯分类器或采用模糊聚类的方法来实现染色体的对号分类。本论文的研究可为我国以后的遗传研究和计划生育临床检验供了有效的检验手段,同时它符合我国国情,必将有着广阔的应用前景。