尿液检测作为一种重要的医学临床检验项目，必须具有良好的检测环境和可靠的检测结果，其中可靠的检测结果往往依赖于尿液颗粒识别的好坏。然而，由于尿液颗粒的种类繁多，形态各异，现有的图像处理并不能够较好地提取所有细胞颗粒的特征。为了提供有效的待识别图像，减小识别误差，对尿液颗粒识别进行预处理是一个不可缺少的重要步骤。本文首先介绍了尿液检测的系统架构和整体流程，从硬件设计角度出发，说明了尿液颗粒识别预处理研究的重要性和必要性。紧接着，分析颗粒图像的获取来源，通过研究和比较几种常用的清晰度评价函数，依据清晰度曲线评判标准，给出最佳的清晰度评价方案。在此基础上，本文提出了一种基于区域双爬坡的清晰度跟踪算法，利用清晰度曲线，动态选择第一次爬坡区域，并对比爬坡结果，从而缩小第二次精准爬坡范围，实现快速自动对焦，从软件上保证图像质量。在保证图像质量的前提下，本文提出了一种基于自适应双向的局部阈值分割算法，利用几种尿检中常用的图像阈值分割算法，比较各自的分割效果和优缺点，从而结合迭代思想和最大类间方差法，实现一种自适应选取分割方向的局部阈值分割，克服了过分割和欠分割的问题，提高了分割的可靠性和适用性。最后，本文提出了一种基于腐蚀的自适应图像边缘检测算法，利用尿液颗粒自身的形态特点，经过多次实验对比，对已分割的颗粒图像进行腐蚀处理和自适应Canny算子边缘检测，从而克服了传统的边缘检测方法所带来的双边缘或虚边缘的问题，实现了动态边缘检测，保证单边缘响应和精准定位，最终的预处理结果在实际尿液检测临床研究中具有一定的应用意义。