在一系列高质量的2-DE凝胶产生（低背景染色，高度的重复性）的前提下，图像分析包括斑点检测、背景消减、斑点配比和数据库构建。首先，采集图像通常所用的系统是电荷耦合CCD（Charge Coupled Device）照相机；激光密度仪（Laser densitometers）和Phospho或Fluoro imagers，对图像进行数字化。并成为以像素（Pixels）为基础的空间和网格。其次，在图像灰度水平上过滤和变形，进行图像加工，以进行斑点检测。利用Laplacian，Gaussian，DOG（Difference of Gaussians）opreator使有意义的区域与背景分离，精确限定斑点的强度、面积、周长和方向，图像分析检测的斑点须与肉眼观测的斑点一致。多数系统以控制斑点的重心或最高峰来分析，边缘检测的软件可精确描述斑点外观，并进行边缘检测和邻近分析，以增加精确度。通过阈值分析、边缘检测、销蚀和扩大斑点检测的基本工具还可恢复共迁移的斑点边界。第三，2-DE图像上的斑点被检测，许多图像需要分析比较、增加、消减或均值化。用来配比的著名软件系统包括Quest、Lips、Hermes、Gemini等，计算机方法如相似性、聚类分析、等级分类和主要因素分析已被采用，而神经网络、子波变换和实用分析在未来可被采用。

在凝胶图像分析系统依据已知蛋白质的pI值产生pI网络，使得凝胶上其他蛋白的pI按此分配。所估计的精确度大大依赖于所建网格的结构及标本的类型。已知的未被修饰的大蛋白应该作为标志，变性修饰的蛋白质的pI估计约在±0.25个单位。同理，已知蛋白的理论分子量可以从数据库中计算，利用产生的表观分子量的网格来估计蛋白的分子量。未被修饰的小蛋白的错误率大约30%，而翻译后蛋白的出入更大，故需联合其他的技术完成鉴定。(www.daowen.com)