线粒体作为一种存在于大多数真核细胞内有双层膜结构的半自主细胞器,是细胞进行有氧呼吸的主要场所,是绝大多数细胞活动的能量来源.同时,它在很多基本的细胞功能中扮演了非常重要的角色,比如在细胞间信息传递,细胞的生长、分裂、分化、衰老及死亡.现代研究表明,线粒体的功能体现与其结构的动态变化紧密相连,线粒体通过自身结构的动态变化,连续不断地进行分裂与融合,进而整合各种特异的细胞信号,协调多种复杂的细胞功能.同时近期的研究也表明了线粒体形态的调节对细胞生理学是至关重要的,以及线粒体的位置和形态与神经功能也密切相关.正因为线粒体在细胞中发挥着重要的生理作用,所以线粒体异常往往会带来各种生理疾病.因此,如何从微米尺度的生物组织中获取线粒体的位置和结构对于提高人类健康水平、生活质量有积极的实际意义.近期,由于扫描电子显微镜的快速发展,它能够拍出更高分辨率的图像.从而,我们能够更清晰的看出与细胞功能紧密相关的线粒体的形态结构.作为一种基于序列切片的方法,带式自动收集序列切片扫描电镜(ATUM-SEM)使用滚筒设计加带式系统的方法实现超薄切片的自动收集和常规场发射扫描电镜背散射探测器成像,是一种非常适合于大规模统计和分析亚细胞结构的方法.对于线粒体而言,国内外一套完整的解决方案包括:样品制备、自动切片、显微成像、图像配准、2D图像分割以及3D重构等几个部分.本文以中国科学院自动化研究所微观重建与分析组实验平台为依托,获取已配准的第一手序列切片的电镜图像.以研究线粒体的检测和分割算法为主要内容,从图像的检测和分割这两个重点研究方向展开电镜图像中线粒体的三维重建.由于线粒体的数量多,形态变化差异较大,而且线粒体周围亚细胞结构的存在使得其背景极其复杂.所以,直接从电镜图像中分割多个线粒体已被证明是一项很困难而且很具有挑战的任务.尽管一些先进的算法已经取得比较满意的结果,但是它们对那些与囊泡和细胞膜相隔很近的线粒体却表现的无能为力.为了克服这些限制,在分割的过程中,本文通过对线粒体的双层膜结构建模,提出使用脊检测的方法去代替先前的图像梯度方法获取线粒体的膜结构,来减少噪声的影响.为此,在本文中我们提出了一个由粗到精的方案.首先,通过Faster R-CNN算法检测出疑似线粒体的区域.其次,通过融合多层信息校验得到最终检测结果和每一个线粒体在序列切片之间的连接关系.紧接着,在校验之后的检测结果上,通过使用改进的可权的全变分模型来分割线粒体,然后使用分割结果的群相似性来优化之前的分割结果.最后,使用软件ImageJ显示线粒体的3D重建结果.实验结果证明了我们提出方法的有效性.