赤潮已引起各沿海国家政府及科学界的高度关注,相继制订了国家赤潮研究计划。在众多研究工作中,对赤潮藻的显微形态学特征及光谱吸收特性的研究是其最基础和重要的研究内容之一。利用生物显微镜观测海水样品,对赤潮优势藻种人工分类和计数,是目前分析有毒赤潮藻种类和数量的主要手段。但这种方法十分原始、落后,人为因素影响大,效率和精度低。研制实验用基于双光谱的赤潮藻图像分析仪并建立基于形貌特征的图像信息库,为今后研制现场有毒赤潮藻优势种自动测量仪打下基础,无疑是一项具有重要意义的工作。国内外均未见到这方面的成熟的技术研究成果或仪器报道。课题针对赤潮生物显微图像的特点,研究赤潮生物图像分析的完整系统,包括荧光灰度显微图像采集系统和显微图像分析软件,并在软硬件基础上实现了六种藻的荧光实验和图像识别及建库工作,超额完成了预期计划任务。双光谱技术结合了赤潮藻的荧光特性与形态纹理特性,可以更加准确的分析有毒赤潮藻的图像信息。而且将基于形貌特征的图像信息库用于各种赤潮藻的识别和分类,对于新藻种的发现也有重要意义。其中荧光灰度显微图像采集系统的设计包括荧光激发光源的选择与切换,显微镜的荧光成像改造和放大倍率的选择与调整,CCD/数码相机摄像与传输三部分。分析软件包括图像获取,图像预处理,特征提取,特征分析,数据库的建立与分类器设计。首先,根据赤潮生物显微成像的特点,设计简单的成像系统,并根据显微成像的特点,对图像进行噪声消除和质量增强。然后在自动阈值分割和数学形态学处理的基础上对目标藻的灰度、纹理、形态等15个特征量进行提取,解决了赤潮生物轮廓特征复杂的问题,并提出两步分析模型,可以减少分析时间。最后研究图像处理知识库和赤潮生物特征库的建库技术。经过对裸甲藻,盐藻,夜光藻,异弯藻,圆筛藻,PR藻等六种藻的分析和测量实验,证明采用图像处理和图像识别的方法,可以自动的完成对赤潮生物的种类鉴别和浓度的计算。