细胞图像的自动分析技术为临床医学的研究提供了强有力的工具，但是在细胞的显微图像中经常出现细胞重叠和粘连现象，将粘连的细胞图像分割出来，对后续分析统计极为重要。本文研究了贴壁细胞图像的分割方法，针对贴壁细胞图像的特点，研究制定了分水岭算法，实现了对贴壁细胞的分割。 在图像预处理中，运用中值滤波算法对图像进行平滑处理以滤除噪声，采用OTSU最大类间方差法来确定最优阈值，将灰度图像变为二值图像。 二值图像进行距离变换，找到每一个象素点与背景象素点间的最短距离。通过分析比较选用了边界剥离的距离变换算法，将二值图像中象素点的位置信息转化为灰度信息，实现由二值图像到距离图像的转换。 对经过距离变换后的图像运用自适应分水岭算法，找到粘连边界点，对图像中的细胞进行分割。 为了验证本文算法的优越性，分别对贴壁细胞图像运用边缘检测和Top-hat变换的图像分割方法进行分割，实验结果表明本文算法分割质量好、速度快、识别率高。