白细胞分类计数是医学临床检验的一个重要项目，也是判断各种血液疾病和其他相关疾病的重要依据。当前医院使用的血细胞自动分析仪存在不能用目视观察细胞形态，不能够保留每次测试的样本，成本昂贵等问题，且仍然有中小医院使用人工目视法完成血细胞分类计数的检验工作。因此，使用数字图像处理的办法提取血液图像中的白细胞并用模式识别的办法对其分类计数是目前该领域一个重要的发展方向，而血液白细胞图像的自动识别技术是结合计算机技术以及CCD成像技术来处理医学显微图像并识别对象物的代表性课题之一。 血液白细胞图像的自动识别系统中，最为关键的一个环节在于白细胞分割和提取，分割效果的好坏直接影响到后续处理，即特征提取、白细胞识别等环节。但目前为止，仍然没有一种通用且高效的分割方法能够广泛地应用在白细胞图像分析识别系统中。因此，研究一种准确简单的方法分离白细胞具有非常重要的意义。 本文研究了一种用于分割血细胞显微图像，并从背景中提取白细胞轮廓的算法。算法综合应用了小波变换、区域生长、彩色梯度，以及二值形态学处理等理论，结合了白细胞图像的色彩特征、区域分布特征及边缘特征等多种信息，首先用多尺度阈值法对血细胞灰度图作阈值分割，自动提取阈值，将血细胞图像分割成为白细胞核、红细胞和背景三大区域，同时从血细胞图像中定位白细胞核；随后对彩色血细胞图像作色彩空间变换，利用图像在HSI色彩空间中的H分量的大小作为生长准则，运用区域生长法提取白细胞胞浆；最后用彩色梯度法提取血细胞图像边缘，利用梯度边缘对区域生长法得到的白细胞轮廓进行修