白细胞图象自动识别技术，不但可以科学地总结临床细胞病理学家的诊断经验，又可充分发挥计算机灵活、准确的特点，同时具有人工诊断所难以达到的高速度，替代复杂费时的人工检查。因此，近年来血液白细胞自动识别逐渐成为医学图像应用领域的一个重要课题。细胞图像的分割是细胞自动识别分析的第一步和关键性的一步，其分割质量，即与细胞的吻合程度，将直接影响到特征参数抽取的准确性和分类系统的最终识别率。 本文就实现血液白细胞图像自动分割进行了研究。文章首先介绍了图像分割的理论基础；随后，就如何应用图像处理技术实现人体外周血液白细胞的自动分割进行了研究，总结出一种实用的自动分割算法：首先对原始图像作从红、绿、蓝(RGB)彩色空间到色度、饱和度、亮度(HSI)彩色空间的转换，提取饱和度(S)和色度(H)分量灰度图像。然后统计色度(H)分量灰度图像的全局直方图，从而在色度(H)分量灰度图像上进行分割提取白细胞区域，并为每一个细胞区域定义一个包含整个细胞的矩形，实现对白细胞的定位；继而以白细胞的定位为基础，在H分量上进行第二次分割—局部分割，实现对细胞的具体分割；最后，在饱和度(S)分量灰度图像上对白细胞图片在细胞区域内部进行内部分割，提取细胞核。 本文在Microsoft Windows XP操作系统平台上，采用Visual C++ 6.0开发工具，用C／C++语言实现了所论述的算法，试验结果证明所采用的算法对人体外周血液白细胞分割具有一定的实用性。