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为了克服传统图像分割方法在识别复杂背景下的细胞时存在的捕捉不全、噪声敏感和计数不准确的缺憾,构造了一种基于HSI空间下的细胞识别新法,通过在复杂背景图片中实选出几部分目标点的RGB模型信息,转换成优化的HIS模型,再用多图像平均法求出其H分量的直方图范围,并依之提取目标特征,实现细胞识别及计数。仿真实验结果表明:在处理染色不均、光照过强、背景复杂、细胞粘滞等特殊细胞图片,尤其是目标细胞与背景的色彩特征相似度高且多层分布的细胞图片时,方法输出的特征参数与实数吻合度高、计数准确,解决了临床应用上多层细胞