尿沉渣检查是对尿液中的红细胞、白细胞等有形成分的检查,是医生为患者进行尿样分析的重要依据。传统的人工检测法效率低且误差大,现已被更加标准化、智能化的尿沉渣分析仪取代。它由图像采集系统自动采集细胞显微图像,通过软件基于图像分割与模式识别等算法提取有形成分进行分类与计数,以供医生分析与诊断。然而,由于细胞分布及切片制作等因素的影响,尿沉渣细胞显微图像可能存在细胞粘连的现象,主要表现为粘连的红细胞与粘连的白细胞。如果不将粘连细胞正确分割并独立计数与识别,则可能导致医生做出错误的诊断。本文主要研究了尿沉渣粘连细胞的分割算法。首先,分析了两细胞粘连的分割问题。实验表明基于Freeman链码的粘连分割法简单易实现。该算法通过8方向Freeman链码跟踪细胞轮廓,依据链码差提取凹点,根据弧弦比筛选最佳分割点,适于分割边缘平滑的粘连细胞,如粘连的红细胞。对于边界上有较多缺陷的粘连白细胞,提出了面积法进行分割,效果良好。当有多细胞粘连时,可以串行处理逐一分离,但效率低。然后,针对三细胞粘连的分割问题,提出了基于Hough变换与细胞几何特征的分割算法。实验表明该算法能完成三细胞粘连的分割,且对于边界不平滑的粘连细胞也有良好的分割效果。最后,为了解决多细胞粘连的分割问题,研究了基于最小凸包的分割算法。通过Graham扫描法获取粘连细胞的最小凸包与缺陷,然后根据本文提出的分割点提取方法进行分割。实验表明该算法准确性更好,鲁棒性更高。