基因芯片可同时快速进行大规模的基因表达水平测定，是人们了解基因组序列作用和功能的强有力工具。对基因芯片杂交反应后的图像进行快速、准确、高效、自动化的处理，从而为基因数据分析工作提供可靠、高质量的基因表达数据，是整个基因芯片技术的重要研究内容和关键环节，对基因数据结果分析和基因功能研究起着重要作用。 通过分析比较传统的基因芯片图像滤波算法，作者采用小波硬门限阈值量化法对基因芯片图像进行预处理，然后再使用中值滤波法实现图像二次滤波。小波分析去除部分高频噪声，降低了图像有用信号的湮灭，而中值滤波弥补了小波分析法中噪声指数较高的局限性。与传统的基因芯片图像滤波方法的对比实验结果表明，该方法能够在有效去除基因芯片图像噪声的同时，很好地保持图像边缘和细节信息。 系统采用基于区域的阈值分割法实现了自动网格定位，与传统的基于模板法和依靠人工确定网格的方法相比，处理过程不需外界干预，提高了网格划分的处理效率和可重复性。在网格区域内，基于网格边缘划分确定靶点中心点，基于统计估算靶区大小进行靶点识别，采用周围元素法进行靶点的局部背景信号提取，采用平均值法进行信号计算，得到基因芯片图像的真实信号强度。为消除实验条件和环境的差异对基因芯片造成的系统误差，系统应用“看家基因”法对基因芯片图像数据进行归一化处理。 作者在研究基因芯片图像处理方法的基础上，实现了简单的基因芯片图像处理系统，可对基因芯片图像进行快速、准确、自动的处理。