该文采用先进的分割算法,完成了对细胞的精确分割,并对分割出的细胞实现了定量分析,从而解决了因病变得不到定量表示而给临床诊断和病理研究带来的困难.其应用必将提高临床诊断的准确性和用药的科学性,也必定会推动病理研究的发展.针对于图像中所在地含细胞个数对临床的癌变诊断和病理研究的重要意义,该文提出了一种细胞计数新算法,该算法速度没有提高,但其精确度却非常高,在颗粒状目标的计数中具有较大的应用价值.对细胞图像的精确分割是定量分析的前提,也是该文中最难解决,最为重要的问题.由于该文处理的细胞切片图像种类较多,差别较大,不可能采用一种普遍适用的分割方法.因此该文基于新的图像处理工具数学形态学和新出现的数学分支小波,给出了三种分割方法:阈值法,颜色法和小波法.而且,为了使处理的结果包含尽量多的有用颜色信息,所有的图像处理必须基于彩色空间.因此,该文对每种方法都作了创新或改进.该文所研究图像中目标细胞颜色一般较为接近,根据这一特点,该文提出了颜色分割法,即将所有点的颜色信息与标准颜色信息比较,当其差别在一定阈值范围内时便为目标像素.此阈值的选取无规律可循,该文根据多次试验,选取阈值为100,实验证明,该阈值能够较准确的完成对该类细胞图像的分割任务.