细胞图像分割是医学图像处理中的一个重要内容,细胞图像的多样性和复杂性使图像的分割难以用单一的方法来实现。论文中,首先研究课题的任务要求,结合具体应用,对骨髓切片图像进行了分割方法的研究。分别从经典的分割算法、分水岭算法及基于形态特征等三方面进行了算法研究及分割实验。采用迭代算法求细胞最佳分割阈值和类间方差阈值分割法,对骨髓切片细胞图像进行了分割算法的验证和比较,效果比较好。然后针对骨髓切片图像中粘连细胞的特点,运用了基于距离变换的分水岭分割算法以及等值线跟踪及临界跟踪法完成了对粘连细胞的分割。其分割结果与目视鉴别结果基本一致。为了实现骨髓切片图像细胞的形态特征,应用链码分析边界形状的新方法,引入相对链码与绝对链码概念得到了计算链码和(平均链码)的简洁算法。同时给出了利用这些参数判别边界角点,边界光滑段的判据,以及估算曲率半径,等效周长的方法;最后,以细胞边界凹陷的修补和重叠细胞粘连的分割为例验证了算法的可行性,该算法在采集到的30余组粘连和缺损细胞上进行了验证,结果表明,该算法处理速度快,分割效果良好。最后,在各目标实现的基础上,将其集成为应用软件,提供良好的操作界面、数据分析。