生命科学研究的突破在很大程度上依赖于各种新颖的、性能高的分析测试仪器。显微成像设备是生命科学研究中最常见的分析测试设备。传统的显微镜已经远不能满足目前科学研究的要求。发展新的显微成像分析技术，对活细胞等微小生物样品实现无扰、动态、定量的显微分析是目前生命科学研究的迫切需求。该技术关系到疾病发生机制的解析、医疗效果评价、药物筛选等重大科学问题。随着计算机和高分辨率CCD摄像机的发展，以及数字图像处理技术的进步，结合数字全息成像技术以及光学条纹分析技术，逐渐出现了基于复振幅位相定量分析的数字全息显微成像技术。该技术采用CCD摄像机等电子成像器件代替全息干版来记录全息图，可连续记录运动物体的各个瞬间过程，实现连续在线全息记录，并将记录的全息图存入计算机；其再现过程是对全息图进行数值再现，可定量分析样品的幅度和位相信息，为样品的定量检测分析带来了极大的方便。目前数值再现重构技术，主要是以菲涅尔衍射积分公式为基础的菲涅耳算法、卷积算法以及基于角谱传播理论的角谱法。但上述几种方法都借助了傅里叶变换算法来获得全息图的频谱，并基于空间滤波技术设计滤波器，在频域中对全息图进行滤波，以消除零级像以及孪生像，提取+1级频谱重构再现像。但当全息图中含有噪音或者寄生衍射条纹时，+1级频谱的边界将会变得模糊不清，因此难以精确地确定滤波窗口的形状及带宽。另外对于不同物体所形成的全息图频谱分布形状并不相同，因而在滤波过程中对于滤波窗口形状，以及大小的选择具有较大的任意性。根据每幅不同的全息图进行人工定义滤波器的方法在一定程度上解决了上述的不足，但对于动态全息分析而言，将有大量的全息图被记录和分析，人工定义滤波器的方法过于耗时，是不现实的。另一方面由于再现像质量与滤波窗口的选择紧密相关，人工定义滤波窗口没有统一的准则。因此，针对动态全息图的特点，对前后两幅全息图再现位相进行比较时，如果空间滤波不当的话，很可能导致前后两幅全息图的比较结果不可靠。因此迫切需要寻找具有统一准则的数值再现算法实现动态数字全息分析。本文为探索一种提高数字全息定量相衬显微动态分析技术，针对目前常用的数值再现算法不适用于动态分析的缺陷，提出一种基于小波变换的数值再现算法，无需空间滤波，避免或减轻动态全息图再现结果比较的不可靠性，实现对活细胞等位相物体的无扰、定量、动态分析。研究内容主要包括理论研究，计算机数值模拟研究以及实验研究。理论研究主要包括以下几方面：（一）基于空间滤波技术，提出自适应滤波器的自动设计算法。（二）提出基于一维以及二维Gabor小波变换的数值再现算法用于动态分析，包括最佳母小波函数的选择、小波变换最佳尺度参数的选取原则、以及小波变换脊的精确提取算法等。（三）考虑在超快动态数字全息中，由于CCD反应速度的局限，需利用角复用技术，提出针对角复用全息图的小波变换物光波数字重建技术。计算机数值模拟研究以及实验研究方面：首先利用数值方法进行模拟，检验上述再现算法的可靠性，并基于Matlab语言开发相关的程序；然后搭建全息实验光路，以洋葱细胞以及生物细胞为实验样品，采用CCD摄像机采集样品的全息条纹，进行数值再现，从而获得生物样品的定量位相分布信息；最后，以一个活动幼虫为研究对象，实现数字全息显微成像的动态分析。本论文的特色与创新之处在于首次在国内外提出应用具有多尺度细化分析的功能的Gabor小波变换构造数字全息再现核心算法，其关键技术在于通过小波变换脊对样品信号基频信息的提取以消除零级像与孪生像。该技术为活细胞等生物样品的分析提供了一种崭新的方法，对探索生命过程，促进生物医学研究实现新的突破，实现对活体细胞的动态检测，具有重要的科学意义。