人体外周血中白细胞的含量和质量是表征人体健康的重要参数,因此白细胞的分类统计是临床病变检验的重要内容。自动化血液分析仪由于操作简便、快捷,现正逐渐取代传统的人工显微镜计数法而被广泛使用。但目前国内市场上的血液分析仪大多采用电阻抗计数法,准确率不高。近年来,为提高白细胞的正确识别率,数字图像处理技术被广泛地应用于白细胞形态分析中。本文的主要研究内容是应用于白细胞显微图像的数字图像处理技术,包括白细胞显微图像预处理技术,和白细胞分割技术的研究。在图像的预处理技术研究中,本文通过对比不同色度空间下的白细胞图像特性,选择最适合用于细胞分割研究的色度空间;同时研究图像清晰度、降分辨率等预处理技术,使输入图像更适于后续的分割。白细胞的分割过程是对人眼视觉显著性的模拟,并以以下三个先验条件为基础:白细胞都是有核的,白细胞都是类圆的,及白细胞周边可能有毛刺,但毛刺不大于根部。根据人眼的识别过程,本文将白细胞分割分为定位,区域分割及粘连细胞分割三个步骤,分别从理论和实际应用的角度对各种分割算法的技术难点进行深入分析,并在以下几个方面取得了创新:1、根据人眼视觉显著性注意机制,提出对图像先降分辨率再定位最后分割的序贯处理过程,在减少误分割率的同时大大减少了计算量。2、在粘连细胞分割中,对传统的水域分割进行了改进。通过计算水域分割中各子块对细胞的隶属度,并对过分割子块重分割,基本消除了水域分割中的过分割和误分割现象。