1、隨著數字圖像處理技術的發(fā)展，醫(yī)學圖像處理和分析技術在醫(yī)學診斷領域發(fā)揮著越來越重要的作用，比如在對大腦圖像進行分割時，可以利用機器學習的方法判斷老年癡呆病發(fā)的可能性；在進行血細胞分析時，可以利用細胞顯微圖像自動處理技術判斷細胞病變的程度。
　　在診斷是否有陰道炎癥時，婦科臨床中常見的檢查方法是白帶常規(guī)檢查。白帶常規(guī)檢查的檢查項目有陰道PH值、胺試驗、微生物檢查、陰道清潔度和線索細胞檢查。微生物檢查主要診斷是否存在霉菌孢子和滴蟲，陰道

2、清潔度由陰道桿菌、雜菌、上皮細胞和白細胞的數量綜合判斷。目前醫(yī)院在進行白帶常規(guī)檢查時主要依靠人工操作，檢查過程費時費力并且診斷結果的準確性和可靠性受到醫(yī)師主觀因素的影響。本文在進行微生物檢查、陰道清潔度和線索細胞的檢查時，結合山東某公司提供的婦科陰道分泌物顯微圖像和視頻，自動檢測識別了上皮細胞、線索細胞、白細胞、紅細胞、霉菌孢子、乳酸桿菌、雜菌和滴蟲。目前檢測算法已獲得良好的實際應用。
　　本文工作包括以下幾個方面：
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3、1)婦科分泌物顯微圖像預處理。首先介紹醫(yī)學圖像的顯微特征，分析各成分的成像特點；然后通過圖像增強增加成分與背景的對比度。
　　(2)婦科分泌物顯微圖像的背景分割。根據圖像中各成分的特點，提出不同的圖像分割算法，使得圖像中各成分更便于識別。
　　(3)婦科分泌物顯微圖像中各成分的識別統(tǒng)計。在背景分割時根據各成分的面積，將其分為兩類：一類是上皮細胞和線索細胞，另一類是白細胞、霉菌孢子、乳酸桿菌和雜菌。針對上皮細胞和線索細胞的紋理

4、特點，提出了基于多尺度Laws能量的紋理識別算法，有效的區(qū)分了上皮細胞和線索細胞；針對白細胞、紅細胞、霉菌孢子、乳酸桿菌和雜菌，根據幾何特征和灰度特征進行了檢測識別。
　　(4)婦科分泌物顯微視頻中滴蟲的檢測。根據滴蟲的運動特點，首先利用幀間差法實現運動目標檢測，然后根據滴蟲的統(tǒng)計特點，完成滴蟲的識別。
　　(5)本文根據公司給出的清潔度的判斷標準，完成了清潔度的計算。
　　實驗結果證明，顯微圖像中各成分的分割和識別方