摘要：基于數(shù)字微滴圖像檢測(cè)法的數(shù)字聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)(PCR)在檢測(cè)時(shí)獲取的熒光微滴圖像呈密集分布、具有低亮度、低對(duì)比度等特點(diǎn),導(dǎo)致其識(shí)別正確率較低。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)密集分布的熒光微滴的正確識(shí)別,本文提出一種基于改進(jìn)的分水嶺分割算法的熒光微滴識(shí)別方法,首先利用直方圖均衡化和高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后使用局部自適應(yīng)閾值分割從背景中提取目標(biāo),降低對(duì)圖像灰度信息的依賴,最后結(jié)合微滴形狀類圓、尺寸較均勻的特點(diǎn)定義微滴黏連度函數(shù),降低了分水嶺分割中的錯(cuò)誤分割比例。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的基于距離變換分水嶺分割法相比較,本文算法的正確率為97.34%,高于對(duì)照方法的85.9%,驗(yàn)證了本文算法的優(yōu)越性。