生物光电成像系统利用光电成像手段获取生物标本的原始信息，发挥计算机技术的优势，广泛使用信息处理技术，获得高质量的生物图像并可以实现成像对象的辅助分析。光电成像系统由光学成像子系统、光探测子系统和图像建立子系统三部分组成，通过成像控制及信息处理软件系统完成工作。信息处理是生物光电成像系统的重要部分，其作用主要体现在：成像控制、图像建立、图像增强和图像分析。论文重点研究了针对生物成像的自适应图像增强、盲目图像恢复和显微图像分析的理论算法、数值实验和工程应用。生物医学图像具有空变的统计特性。基于平稳空间统计特性假设的增强算法不能跟踪图像统计特性的变化。二维自适应信号处理具有跟踪空变统计特性的优势。基于TDLMS的系统可以实现了生物医学图像的自适应增强，同时又能够跟踪图像统计特性变化，既能有效地增强图像又可以较好地保留细节成分。给出的数值实验结果验证了这个结论。盲目图像恢复在生物光电成像中可以复原图像，提高成像质量；也可以估计PSF，用于图像建立。当前所有的盲目图像恢复算法其应用范围均具有一定的局限性，依赖于实际情况与算法假设的符合程度。论文针对生物光电成像的实际，提出一种新的盲目图像恢复算法——频域共轭梯度算法。算法根据成像信息在频域建立代价函数，并利用共轭梯度算法搜索最优解。成像信息对代价函数的限制使得算法在有实际意义的收敛区域求得最优解。论文对生物光电成像系统常见的离焦、衍射模糊问题进行了仿真，用此算法实现了退化图像的恢复和OTF的估计。论文最后将生物显微图像特征分析及识别技术用于药理实验研究。研制了一套用于免疫药理学中细胞形态定量分析研究的算法并进行了编程实现，目前已实际应用。