二维凝胶电泳技术是生命科学的重要研究方法之一，其主要内容为提取凝胶中的差异蛋白质点，而二维凝胶电泳图像的蛋白质点匹配技术是差异蛋白质点提取的关键步骤，匹配精确度直接影响蛋白质功能鉴定和分类的准确性。本文结合国家自然基金项目和江西省自然科学基金项目，以二维凝胶电泳图像为对象，对不同凝胶图像间同源蛋白质点的自动匹配方法进行了深入研究，主要研究工作和成果如下：1.介绍了蛋白质组学及其主要分析方法，系统研究了国内外各种二维凝胶图像蛋白质点匹配算法，分析了目前的研究趋势，详细阐述了图像匹配的基本要素和主要流程等相关理论知识。2.提出了一种基于局部特征的蛋白质点匹配算法，首先，对蛋白质点集建立几何相关图，计算各点的局部几何结构特征；其次，采用蛋白质点中心灰度与局部几何结构作为特征空间，结合蛋白质点间的相对距离进行相似性度量，对图像中的蛋白质点进行粗匹配；然后，利用粗匹配结果，采用多项式拟合法建立两图像间的几何坐标变换模型，统一蛋白质点的坐标空间；最后，采用距离度量法，确定剩余蛋白质点的匹配关系，实现了蛋白质点整体匹配。通过真实凝胶图像的蛋白质点匹配实验，结果表明本算法具有较好的匹配精度。3.针对蛋白质点匹配过程中，由于图像局部形变导致伪匹配和漏匹配的问题，提出了一种基于灰度分层和几何分块的蛋白质点匹配算法。首先，利用灰度和几何位置对蛋白质点进行分组，采用形状上下文特征和归一化互相关法对蛋白质点进行粗匹配；其次，以粗匹配结果作为标记特征点，采用几何相似性准则，对未匹配点进行精确匹配；最后，采用局部仿射变换模型，验证匹配的正确性，去除伪匹配和漏匹配。通过对存在不同差异的凝胶图像进行多组匹配实验，结果表明本算法能有效解决蛋白质点匹配中的伪匹配和漏匹配问题，可获得更为精确的匹配结果。