颗粒计数对医学诊断、生物研究、卫生监测、工业生产等领域有着极其重要的作用。传统的颗粒计数方法是人工计数,这种方法耗时长效率低主观性强,而且长时间眼力劳动容易使人眼疲劳从而对计数结果产生严重影响。随着计算机技术和图像处理技术的发展,越来越多的研究人员开始探索采用计算机软件来实现颗粒的自动计数,近年来该领域已经成为一个研究的热点。对于颗粒计数系统而言,主要的工作分为三部分,第一部分是图像预处理；第二部分是目标和背景的分割；第三部分是重叠目标的分割。颗粒计数的难点在于第二和第三部分,目标和背景分离的好坏直接影响着计数的准确性,重叠颗粒分割的好坏影响着计数的精度。虽然目前已经出现多种计数算法和软件,但绝大多数算法都是针对某一种特定的目标来计数的,非常有局限性,而且计数速度和准确率并不是很高。本文研究了颗粒计数系统两种计数方法,一种是用于菌落的计数方法；另一种是用于细胞的计数方法。对于菌落的计数,本文采用一种新的图像分割与迭代阈值算法,并结合能够屏蔽背景、杂质、污染物的影响,准确快速的将菌落提取出来的粒子滤波器分割方法。在此基础上对粘连菌落进行判别,并采用粒子滤波器与分水岭分割法分离粘连菌落,最终对所有菌落的数目进行统计分析。实验表明,该方法对不同密度的同类菌落计数平均误差为1.89%,不同种类的菌落计数平均误差为1.96%,每幅图像的分析时间少于1s。细胞图像和菌落图像在形态、尺寸、背景等方面存在着较大差别,因此对细胞图像需要采用不同的处理方法。本文采用HIS双阈值分割法对细胞和背景进行分割,利用孔洞填充对分割的结果进行修正,准确的将细胞分割出来。对于粘连细胞采用轮廓跟踪法找到粘连细胞间的分离点,完成粘连细胞的分割,最后统计细胞数目。实验结果显示,该方法对于彩色细胞图像的计数结果平均误差在3%以内,计算速度每幅图像少于2.5s。本文颗粒计数系统实现了对菌落和细胞的自动计数,计数结果准确率高、速度快、计数软件使用方便,并已嵌入显微图像处理软件系统中,可望在科学研究和实际生产中得到应用。