随着计算机技术和生物科学技术的发展，生物医学图像处理的应用也越来越广泛。尿沉渣显微镜检验作为临床检验的一项重要手段，得到了广泛的使用。但传统的光学显微镜观察是单人目视，这种方式的工作强度大，主观性强，而且主要集中于有形成分的定性检查，不利于临床的定量诊断。于是，随着计算机图像处理与分析技术在临床诊断和治疗中起着越来越重要的作用。对医学细胞显微图像分割与识别方法的研究已经成为当今图像分析领域的前沿课题。在医学研究和临床诊断中，尤其在缺少专家的情况下对医学细胞图像的分割与识别具有十分重要的意义。 本文以各种细胞图像为主要研究对象，针对受外界光照环境的影响，尤其是光源颜色，采集来的彩色图像经常会发生彩色偏移，本文采用一种白平衡算法进行校正。白平衡会按目前画像中图像特性，调整整个图像红绿蓝三色的强度，以修正外部光线所造成的误差。从而在一定程度上解决了由光照引起的图像彩色偏移，然后对二值图像进行边界跟踪等处理。经过膨胀腐蚀可以获得区域的外轮廓，以及该区域的内部轮廓，再结合形态学的图像处理，使得检测结果更稳健；原图像经处理后用阈值分割法把细胞成分从背景中分割出来，最后提取各种细胞成分的特征参数。 为了提高尿沉渣有形成分的识别率，本文提取了细胞的细胞区域的周长，矩形度，伸长度，圆形度，细长度，散射度等形态学特征参数；能量，对比度，熵，等纹理特征参数和H、S、V三个颜色特征值参数等共12种特征参数，输入BP神经网络进行训练识别。经过实验检测，识别率得到了明显的提高。