尿沉渣显微镜检查是临床检验和诊断鉴别的重要方法。基于计算机系统的尿沉渣显微图像的处理和分析,除了极大提高临床检验的效率,降低临床医生的劳动强度,对医院疾病诊断的标准化也提供了有益的帮助。　　本论文的研究是基于特型自动倒置显微镜(尿沉渣自动分析工作平台)研究基础上,对尿沉渣显微图像进行图像处理:图像滤波、图像二值化、图像除噪、图像分割、特征提取和分类等各处理过程中的各种算法进行分析、比较的基础上,提出了一套完整的、有效可靠的识别算法。根据尿沉渣显微图像自身的特点,在充分研究、总结图像分割方法的基础上,提出了自适应分割算法;运用数学形态学中的腐蚀、膨胀运算来处理尿沉渣二值图像,实现了边界修补和噪声去除;利用数学形态学进行图像的边缘提取,试验证明基于数学形态学的膨胀算法比其它几种边缘检测算子对图像的边缘提取有较好的效果。在特征选取方面,本文选用有形成分的形态特征中模板特征和面积作为有形成分识别的分类特征;最后,采用统计模式识别中的聚类模式识别算法,并将有形成分的形状特征和形态特征相结合,提高了尿沉渣有形成分分类的准确性。