随着数字图像处理技术的发展,医学图像处理和分析技术在医学诊断领域发挥着越来越重要的作用,比如在对大脑图像进行分割时,可以利用机器学习的方法判断老年痴呆病发的可能性;在进行血细胞分析时,可以利用细胞显微图像自动处理技术判断细胞病变的程度。在诊断是否有阴道炎症时,妇科临床中常见的检查方法是白带常规检查。白带常规检查的检查项目有阴道PH值、胺试验、微生物检查、阴道清洁度和线索细胞检查。微生物检查主要诊断是否存在霉菌孢子和滴虫,阴道清洁度由阴道杆菌、杂菌、上皮细胞和白细胞的数量综合判断。目前医院在进行白带常规检查时主要依靠人工操作,检查过程费时费力并且诊断结果的准确性和可靠性受到医师主观因素的影响。本文在进行微生物检查、阴道清洁度和线索细胞的检查时,结合山东某公司提供的妇科阴道分泌物显微图像和视频,自动检测识别了上皮细胞、线索细胞、白细胞、红细胞、霉菌孢子、乳酸杆菌、杂菌和滴虫。目前检测算法已获得良好的实际应用。本文工作包括以下几个方面:(1)妇科分泌物显微图像预处理。首先介绍医学图像的显微特征,分析各成分的成像特点;然后通过图像增强增加成分与背景的对比度。(2)妇科分泌物显微图像的背景分割。根据图像中各成分的特点,提出不同的图像分割算法,使得图像中各成分更便于识别。(3)妇科分泌物显微图像中各成分的识别统计。在背景分割时根据各成分的面积,将其分为两类:一类是上皮细胞和线索细胞,另一类是白细胞、霉菌孢子、乳酸杆菌和杂菌。针对上皮细胞和线索细胞的纹理特点,提出了基于多尺度Laws能量的纹理识别算法,有效的区分了上皮细胞和线索细胞;针对白细胞、红细胞、霉菌孢子、乳酸杆菌和杂菌,根据几何特征和灰度特征进行了检测识别。(4)妇科分泌物显微视频中滴虫的检测。根据滴虫的运动特点,首先利用帧间差法实现运动目标检测,然后根据滴虫的统计特点,完成滴虫的识别。(5)本文根据公司给出的清洁度的判断标准,完成了清洁度的计算。实验结果证明,显微图像中各成分的分割和识别方法都取得了较好的成果,并初步实现了滴虫的检测。但是在细胞粘连分割和细胞弱边缘分割等问题上没有提出有效的算法。当滴虫视频中背景比较复杂时,需要提出新的检测算法。希望在以后的研究中,解决这些问题,更好的应用于临床检测中。