杜氏肌营养不良症是一种进行性肌营养不良症，占活产男婴的1/3500，暂无有效的治疗方法，患者平均寿命仅为二十多岁。该疾病严重地威胁了人类的身心健康，亟需一种有效的治疗方法。骨骼肌是人体内少数的具有完全再生能力的组织，骨骼肌纤维作为体内体积最大的细胞，是一种特殊的多核细胞，与很多肌肉疾病相关。因而，肌纤维内的细胞核与细胞质在疾病的诊断与治疗中扮演着重要角色。　　鉴于人工进行图像处理费时、费力且带有主观性，本论文对骨骼肌纤维荧光显微图像内细胞核与细胞质的自动检测和分割方法分别进行了研究。因光照、染色、切片厚度等成像环境的影响，肌纤维图像内噪声干扰较多、灰度分布不均匀。细胞核数量繁多、空间位置分布无规律，多个细胞核处于粘连或重叠的状态，都给细胞核的准确分割带来一定困难。纵截面的细胞质在图像内空间分布不均、粗细不等、长短不一、相互粘连，使得图像内细胞质的准确分割面临着巨大挑战。　　本论文首先提出了一种全自动的肌纤维图像内细胞核检测与分割的方法。采用局部滑动窗大津阈值法，将前景细胞核从图像背景中检测出来。而后提取目标特征，基于贝叶斯网络分类器将前景内的孤立细胞核与其它目标进行分类，因而孤立细胞核无需经历分割步骤，从而消除过分割的影响。其它目标中的斑点噪声可由面积阈值法移除掉，最后再对粘连细胞核进行分割。　　进一步地提出融合欧式距离变换、中央加权中值滤波器和局部灰度最小值重置的两步分水岭方法对粘连细胞核进行分割。结果显示，提出的方法准确度高、精度高、鲁棒性佳。　　论文利用图切割方法检测肌纤维图像内的细胞质，图切割方法既包含区域项信息也包含边界项信息，可以取得全局最优解。首先基于径向基核函数设计了新°颖的区域项，而后引入强制约束，从复杂背景中检测出前景细胞质，消除图像灰度分布不均匀和来自细胞核通道的影响。然后基于凸包筛选出处于粘连状态的细胞质，最后基于提出的基于凹点分析的迭代分割方法，分割粘连细胞质。结果显示，提出的方法可以高精度地从背景中检测出细胞质，并准确地完成对细胞质的分割。　　最后对肌纤维图像分析的应用进行了初步探索，对细胞核与细胞质的比例等生物标志进行了统计分析，从而可以辅助生物学家等对肌纤维图像进行分析。