细胞是生物组成的基本单元，对生物样品中的细胞进行计数、形态学分析以及结构检测，是人类健康管理、疾病诊断等必不可少的环节。针对于传统的细胞检测仪器所存在的体积大、成本高、操作难等问题，我们利用人眼飞蚊症的原理采用待成像物体与传感器直接接触的成像方式搭建了一套基于微流控芯片与CMOS图像传感器的片上细胞检测系统，然后提出并实现了一种基于该系统的采用多目标特征融合原理的超分辨率重构算法。　　传统的多帧超分辨率算法主要是通过追踪同一目标的数十帧图像，然后利用获得的亚像素位移信息来对目标图像进行超分辨率重构,这种方法虽然可以得到放大的高分辨率图像。但是需要在数十帧图像序列中捕捉并追踪同一个目标，并且得到该目标的亚像素位移信息，这对传感器的采样速率有很高的要求。在同尺寸的像素单元下，对传感器的光照灵敏度就有很高的要求，同时多帧的追踪使得我们搭建的系统需要更多的存储资源。本文对传统超分辨率算法中的配准过程进行了改进,主要是基于本系统的特点以及疾病诊断时所需观测的细胞信息特征，利用了统计学意义提出并实现了一种基于多目标特征融合思想的超分辨率算法，采用同一帧内或是相邻几帧内同类细胞图像进行配准并插值重构来达到放大的效果。该算法不需要对目标进行几十帧的追踪就能够实现传统超分辨率重构的效果，使系统的实时性、存储资源消耗过多、传感器像素尺寸无法进一步减小等问题得到了很好的解决。　　本文主要内容是对传统细胞检测仪所存在的缺点进行研究改进,并完成了整个细胞检测系统的初步搭建，同时提出了基于该系统的超分辨率算法以及整体的硬件结构设计，并对其中的关键模块进行RTL级的硬件实现。