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基因芯片是生物芯片的一种，它是通过探针将大量DNA或寡核甘酸点样固化于玻片上而形成的，是承载生物信息的关键载体，可以实现对基因表达信息的高通量检测，在临床疾病诊断、药物筛选和功能基因组等领域具有广泛应用。基因芯片图像的处理和分析是基因芯片技术的一个关键环节，主要包括图像预处理、网格定位、样点分割和数据提取等步骤。本文主要针对基因芯片图像处理中的图像预处理、网格定位和样点分割等关键步骤展开深入研究，主要的工作内容有：
首先，在图像预处理部分，利用形态学与最大类间方差相结合的滤波方法去除图像中严重影响网格定位准确度的高亮块状噪声，为后续步骤做好了准备工作。
其次，通过分析基因芯片图像的固有特征，提出一种基于遗传算法的自适应网格定位算法。该算法在实现过程中能够根据基因芯片图像的自身特征，动态调整所需参数大小，自动完成网格定位全过程。通过与两种现有网格定位方法的对比，证明本文算法具有更高的定位准确度。
最后，本文在总结常用分割方法的基础上，针对现有方法存在的局部分割不准确和分割效率较慢等问题，提出了一种全局自适应阈值分割和形态学滤波结合使用的样点分割算法，并通过主观和定量两种实验分析方法证明了算法的有效性和准确性。