医学显微图象处理是近三十年来发展起来的新兴技术,其中病原微生物图象自动识别是显微图象处理领域的研究课题之一。目前,对于淋病显微细胞图象的分析,仍停留在对涂片的视频采集,人工识别阶段,存在误判率高、工作效率低等问题。为了改善上述问题,本文将计算机图象处理技术用于淋病显微细胞图象的分析和识别,研究了细胞图象预处理、细胞图象分割、细胞特征提取和识别等问题。在显微细胞图象预处理方面,对几种图象灰度化和图象增强方法进行了分析和比较,确定了用加权平均值法进行彩色图象灰度化,并采用中值滤波去除图象噪声。细胞图象分割是进行显微图象识别的关键,其分割算法是本文的研究重点,在详细分析目前国内外常用的算法基础上,针对淋病显微细胞图象的特点,重点研究了二维OTSU阈值分割算法。为降低其计算复杂度,减少计算时间,利用图象的内外边缘信息,限定二维阈值的选取范围,提出了一种基于图象边缘的二维OTSU阈值分割方法,并用于淋病显微细胞图象的分割。对分割后的图象,采用数学形态学中的腐蚀和膨胀进行分割后处理,去除图象中凝血细胞或污渍的影响。在细胞轮廓提取方面,采用标号法标注淋细胞并提取边缘,并根据医学专家提供的诊断依据,提取多形核白细胞和淋球菌细胞的质心、面积、周长、形状因子、欧几里德距离等参数进行识别。最后简单开发了应用计算机图象处理技术进行淋病病情自动诊断的实用化系统,主要采用Visual C++和MATLAB实现了实用化系统中的图象自动分析模块的功能。