血液细胞分析仪是临床医学检验不可缺少的工具,而对于红细胞和白细胞的分类计数性能是血液分析仪的一个关键技术指标。当人体发生某些疾病时,血液细胞中不同类别的细胞的数量和细胞的形态会发生变化,血液细胞分析仪可以发现并量化这种数量和形态的变化。临床医生可以以此变化来判断人体有无疾病以及所患疾病的严重程度,因此对于血液细胞中的红细胞和白细胞的分类计数研究有着重要的意义。但鉴于血液分析仪的复杂性和设备应用条件的苛刻性,其昂贵的价格往往限制了血液分析仪的应用范围,因此可靠的低成本简易血液分析仪是当前研究的热点同时也具有极大的商业价值。本论文以显微成像型的血液分析仪为主要研究对象,分别从血液细胞图像的获取方式、细胞图像的分割算法、细胞图像的特征分析和细胞分类器的选择这四个方面来介绍了相关系统流程和算法,并分析比较了它们的性能。最后实现了一种基于接触式成像系统的血液细胞分类计数系统,在达到临床诊断要求的精度的情况下可以极大的降低设备的成本。本论文的主要工作和研究成果如下:(1)研究了血液细胞图像的相关分割算法的原理算法其中包括阈值分割、区域分割、边缘检测算子和几种基于特定理论的分割算法等,并通过仿真实现,最后分析比较了它们对采集到的血液中红细胞和白细胞图像的分割效果。(2)研究了血液细胞图像的相关特征,比较了红细胞和白细胞图像的统计特征、形状特征、纹理特征和它们间的图像相似性度量的特征差异。介绍了了几种典型的分类器的的各自性能与优缺点,为下一步新的分类系统的实现提供了有力的理论和实践依据。(3)设计了一种基于接触式成像系统的血液细胞分类计数系统。从血液细胞图像的获取、对图像的预处理,到最后的分类计数系统算法的具体实现进行了详细的设计。最后通过C++实现一个模拟器预处理、阈值分割和细胞分类计数等几个按钮来实现对中间处理结果和最后的分类结果的观察。从应用效果来看,本文的研究成果对于简单便携式低成本的血液细胞分析仪的设计具有极大的参考价值。同时本论文的研究方法和应用框架可以应用在更广泛的场合,例如实现其他细胞类型识别计数和对经过处理后的特定元素离子的检测等。