定位显微镜的工作原理是基于重复定位显微镜成像的周期和活跃分子的定位.它的空间分辨率由荧光分子定位的精度和被定位的荧光分子数共同决定，为在不牺牲空间分辨率的基础上提高时间分辨率，需要提高荧光分子的密度的同时提高定位精度.因此，发展高密度荧光分子定位算法对于提高定位显微成像技术具有重要的意义.现有的高密度荧光分子定位算法主要研究强信号嵌入到弱背景下的情况，而致力于研究弱信号嵌入在强背景下的SSM-BIC算法中对于子区域提取选择了包含光斑的矩形区域，这可能会使得区域包含冗杂的背景噪声.从高密度荧光分子成像整个流程可知，完整的图像分析包括子区域提取、模型选择和荧光分子定位算法三个大步骤,本文提出了一种处理弱信号嵌入强背景下的高密度荧光分子定位的方法-基于图像处理的高斯拟合算法，其中基于腐蚀的区域生长法提取的只包含光斑的不规则区域避免了冗杂的背景噪声的影响.此算法不仅在子区域提取方法上提出改进，而且在定位算法上给出了不规则区域下的高斯拟合模型，在模型选择上利用AIC准则、最小误差原则与BIC准则在定位性能上的比较得出BIC准则在模型选择上的优势.此算法则考虑到每个步骤的精确性，通过实证发现，此算法从整体上提高了高密度荧光分子的定位效果和定位精度.