随着社会发展,不孕不育发病率呈现出不断攀升与年轻化的趋势。在现代男性学科及男性计划生育中,精液分析已成为了解男性生育能力的重要检测项目。传统精液检测方法依托医生观察显微镜下精液样本,具有主观低效性。计算机辅助精液分析(CASA)是多目标跟踪技术在医学领域的典型应用。利用计算机、图像处理和机器视觉等技术针对精子运动能力及其形态学参数进行高效、准确地检测和评估的系统具有很高的临床和科研价值,也是图像处理方面很有价值的研究课题。本课题结合国内外计算机辅助精液分析系统的研究,依托OpenCV强大的图像处理功能,设计了完整的精子运动轨迹检测系统。系统连接显微镜上方的摄像头并控制其拍摄精液样本视频,然后通过分析视频中精子的运动情况,对精液样本的活性做出评估。由于采集环境的不同导致显微镜下采集到的精子图像千差万别,为了保证图像处理的一致性及准确性,需要对图像进行增强、平滑、去噪等预处理。主要包括直方图均衡化、滤波、开闭运算等相关操作,提高精子图像的质量,增强背景和目标的对比度,突出精子目标便于后期处理。本文中针对普通生物显微镜和相差显微镜采集到的精子图像分别进行了预处理,使二者得到相似的效果,便于后期统一进行精子运动轨迹检测。在精子运动轨迹的检测过程中,本文首先采用叠加平均法实现了背景和静态目标的获取和分离,然后进一步应用背景减除法得到动态目标图像。在进行动态目标的跟踪过程中以帧间位移差最小为匹配原则,应用最小邻域法实现了对精子运动轨迹的准确跟踪。同时,本文对最小邻域法进行了改进,缩小了目标查找范围,添加了对匹配失败情况的处理方法,提高了匹配结果的精确性。为直观显示精子运动轨迹及详细评估精子活性,本文利用Microsoft Visual Studio 2010中嵌入OpenCV设计了完整的精子运动轨迹检测系统,实现以下功能:拍摄普通生物显微镜和相差显微镜下的精子运动视频帧;精子运动轨迹的动态检测及边缘检测;检测死精和活精的数量;根据《人类精液检验与处理实验室手册(第五版)》计算精子相关运动参数等。系统的进一步开发和实际应用将添加精子形态检测功能,从而更完全的实现精子质量评估系统的自动化。系统在降低人力、提高工作效率方面有很大的优势。本文研究内容在临床和医学研究上有很高的参考价值。