酵母，在酿酒工业、医药制造以及农业发酵等领域，均起着重要的作用。酵母菌的发酵能力由酵母的出芽率、强壮性和存活率等参数体现。在筛选优良酵母的研究中，形态分析和计数统计是最常用的手段。传统的方法主要靠人眼观察、分析和计数统计来实现。这种方法劳动强度大、因缺乏定量分析手段，而且依赖人工经验计数容易出错，致使效率低下。本文根据工程酵母菌的生长、生理特点和筛选要求，开展了基于数字图像处理技术的酵母菌生长与筛选分析技术的研究。具体工作有：（1）基于对酵母菌生长和生理特点的分析，研究了酵母菌生长与筛选的三项主要评判依据，即酵母菌的出芽率分析、酵母菌的存活性判断、以及酵母菌的强壮性分析。为建立基于数字图像处理技术的酵母菌分析筛选技术奠定基础。（2）研究建立了一种对酵母菌出芽率的自动检测和分析方法。根据酵母菌生长规律以及酵母菌的形态特征，提出了一种基于凹点检测的椭圆拟合方法，通过酵母菌生长过程中的轮廓特征，分析判断酵母的出芽情况。该算法可以准确的检测存在堆积现象图像中的酵母菌出芽率，与传统的检测方法相比较不仅速度快，而且更准确。（3）研究建立了一种对酵母菌存活率的自动检测方法，该方法基于酵母菌的死亡菌体被生物试剂染色的特性，提出了基于颜色相似性的分析判别方法。通过统计不同颜色的菌体数目对酵母菌的存活率进行计算。实验证明该算法具有较好的准确性，相比传统的酵母菌存活性方法具有较大的优势。（4）研究建立了一种优良酵母菌筛选种的方法。根据强壮细胞和衰老细胞在细胞内部组织结构上的差异，采用灰度共生矩阵的方法分别提取强壮细胞和死亡细胞的二阶角矩、相关性、熵、对比度信息，通过分析对比这些数据可以较好的辨别优良菌种与劣质菌种。论文通过大量实验和分析比较，验证了该方法的可行性和有效性。