对宫颈细胞癌变的早期检查,能够使患者因宫颈癌而死亡的概率大大降低,故开发出宫颈癌细胞学早期筛查系统,有着十分重大的意义。本文以液基薄层标本细胞图像作为研究对象,使用南昌西尔戴尔生物科技有限公司研发的宫颈癌细胞学早期筛查系统平台对图像进行采集。为缩短系统检测使用的时间并保证系统的检测效率,对标本图像进行二次抽样是处理的有效前期准备,但同时必须保证抽样后的图像内容保持不变,故二次抽样比的选取是十分关键的。本文将图像缩尺不变性与多模式处理相结合,对最佳抽样比下的宫颈标本图像进行分类,能为宫颈癌细胞学筛查系统提供可靠的检测保障,大大的提高检测效率。本课题研究的重点是结合视觉不变性和细胞病理学,对缩尺后的宫颈标本内容进行不变性描述,并对最佳抽样比下的图像进行分类。具体做的工作有以下几方面:(1)结合人类视觉系统和视觉不变性的相关理论,阐述缩尺不变性在炎细胞浓度感知判据中的运用。将炎细胞覆盖的宫颈细胞图像从有无炎症及炎症的轻重角度分别进行描述,并对其进行分类判据。(2)对标本中块状物覆盖图像进行描述,主要介绍了图像中块状物的分类,并利用视觉不变性来描述人眼对缩尺下的图像中块状物的不变性感知,最后利用实验来验证结果是否与人眼感知的图像情况一致,并对标本中的块状物覆盖进行多模式判据,提高了判断的准确可靠性。(3)对标本图像的细胞数量满意度进行描述,利用多模式处理方式对缩尺下的宫颈标本的细胞数量进行统计,进而判断标本的细胞数量的满意度情况,为宫颈癌筛查系统的多模式处理提供一个有效的前期判据。本论文引入了人类视觉不变性理论,对缩尺下的宫颈标本内容进行了不变性的研究,从视觉角度描述图像内容,并用直观的数据验证了结果与人眼感知的情况一致,为宫颈癌细胞学早期筛查系统提供了一个有效的提升检测效率的方法。