1、基因芯片技術(shù)的概念來(lái)自計(jì)算機(jī)芯片，發(fā)展至今不到二十年?；蛐酒夹g(shù)以其大規(guī)模、快速、高效的獲取相關(guān)生物信息而聞名。基因芯片的原始信息都貯存在基因芯片圖像中。圖像文件中并沒(méi)有直接信號(hào)值，如靶點(diǎn)強(qiáng)度值、背景強(qiáng)度值等信息，必須通過(guò)圖像處理提取才能得到各靶點(diǎn)的相應(yīng)數(shù)據(jù)信息。本文在基因芯片圖像處理與數(shù)據(jù)提取方面進(jìn)行了有意義的研究。
　　 首先，在基因芯片圖像預(yù)處理方面，本文根據(jù)基因芯片圖像噪聲的特點(diǎn)以及常用的濾波算法，提出了形狀自適應(yīng)DC

2、T濾波方法。此方法通過(guò)變換尺度的定向核自適應(yīng)地為每個(gè)像素點(diǎn)選擇鄰域，同時(shí)由于離散余弦變換自身的特性，能夠?qū)D像進(jìn)行有效的濾波。通過(guò)主觀與客觀評(píng)價(jià)，相比于其他基因芯片圖像濾波方法，該方法能夠比較好的抑制噪聲。
　　 其次，在靶點(diǎn)分割方面，本文總結(jié)了常用的基因芯片圖像分割方法，提出了改進(jìn)的K-means聚類(lèi)靶點(diǎn)分割算法。K-means聚類(lèi)算法在大數(shù)據(jù)量時(shí)的擴(kuò)展性和效率都較理想，適用于基因芯片的圖像分割處理。針對(duì)K-means聚類(lèi)算法