在细胞显微图像处理方面,数字图像处理是当代细胞图像研究的重要手段和临床诊断治疗的重要依据。为此,本文针对牛乳体细胞图像处理研究的主要内容包括:牛乳体细胞图像预处理、图像分割、图像计数。将彩色图像通过双边滤波的方法除去噪声。在RGB彩色空间进行图像分割。实验表明,应用SOM神经网络在RGB空间分割,分割正确率较高,但分割速度慢。用图像边缘对比度方法选择了四个彩色空间,在主成分分析的基础上提出了三种分割方法3PCA、2PCA、1PCA。经过大量测试及对比分析,采用3PCA方法分割正确率最高。而从分割速度和正确率两方面考虑,1PCA方法和2PCA方法既克服了3PCA方法的计算量大、运算速度慢等缺点,又兼顾了灰度法分割不准确的问题,在实际中可应用1PCA方法或者2PCA方法对牛乳体细胞图像进行分割。分割的最终目标是快速准确的对牛乳体细胞图像计数,计数必须将重叠细胞分离。根据牛乳体细胞计数准则,在重叠细胞分离的基础上采用火蔓法实现牛乳体细胞图像计数。实验表明,该方法运行速度快、计数准确,适合牛乳体细胞图像计数。在C++ Builder下实现了牛乳体细胞图像的分割,在MATLAB下得到了验证。