对于医学图像,传统的图像分割算法往往不能达到预期的分割效果。因此在对医学图像分割时,针对不同种类的医学图像,通常采用不同的算法来进行分割,以达到正确分割的目的。本文以彩色血液细胞显微图像中细胞核的分割和灰度血液细胞显微图像中细胞核的分割这两个问题进行展开,主要内容如下:（1）彩色血液细胞显微图像中细胞核分割。首先使用引导滤波对血液细胞显微图像进行预处理,以去除噪声。然后对RGB、HSV、Lab颜色空间中各颜色通道下的图像进行Otsu分割,找到可以准确确定白细胞区域的颜色通道从而分割出白细胞区域。随后对图像的颜色特征信息进行统计分析,根据分析结果,将颜色空间变换公式进行相应的改变,进而实现对细胞核的分割。（2）灰度血液细胞显微图像中细胞核分割。首先计算出图像中每个像素的各个方向的模糊导数值,用最大的方向模糊导数值来替代该像素的灰度邻域均值。通过利用该值来对直线截距直方图进行改进,从而来实现对灰度血液细胞显微图像中细胞核的分割。在此基础上,为了增加所提出算法的通用性,将改进后的分割结果与Otsu的分割结果进行融合,从而使其适用于其它类型的图像,增加算法的通用性。实验结果证明,本文提出的彩色空间下细胞核分割算法在对细胞核进行分割时,正确率为98.26%,特异性为98.25%,灵敏度为98.34%,较优于所比较的算法,可以实现对彩色血液细胞图像中细胞核正确分割的目的;本文提出的灰度血液细胞显微图像细胞核分割算法在对细胞核进行分割时,正确率为98.18%,特异性为98.18%,灵敏度为98.16%,较优于所比较的算法,可以实现灰度血液细胞图像中细胞核正确分割的目的。并且在对灰色图像细胞核分割算法进行改进后,其也可以对其它类型图像进行较好地分割,提高了算法的通用性。图43副,表10个,参考文献59篇。