图像分割技术的研究虽然有很长的历史,但一直以来都是医学图像处理领域的一个研究热点.尽管现有的图像分割方法多种多样,而且新的图像分割算法层出不穷,但由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性,个体之间的差异性及不同医学成像模式的成像特征,使得医学图像分割具有很强的针对性,各种算法往往都是基于特定的领域、特定的成像模式、特定的感兴趣对象,这些问题的存在使得医学图像分割至今都没有统一的标准和普遍适用的规则.各种图像分割方法都有自身的特点和适合的应用场合,而且不同方法之间的交叉和渗透,往往又能形成一种新的方法。　　 在上述背景下,本文针对细胞图像的特点,探讨了细胞图像分割和重构中的三个问题:彩色图像灰度化、细胞分割、重叠细胞重构,主要研究成果如下:　　 ·本文提出了一种把彩色图像转换成灰度图像的方法,引入空间投影的思想,使用LDA的降维方法,根据Fisher准则把三维空间中的像素点降维到一维空间中,最大化保留了前景灰度和背景灰度之间的区分度,从而有利用后面的图像分割处理.　　 ·本文综合考虑了细胞图像的特点,把细胞边缘的张力和平滑性的先验知识加入了分割的过程中,使用基于Mumford-Shah模型的主动轮廓和基于窄带的C-V方法数值解法来分割细胞图像,得到了令人满意的结果.同时,针对初始化轮廓的难点,提出了使用阈值分割连通子图作为初始化轮廓的方法,有效地减少了迭代次数.另外,提出了细胞轮廓演化过程中迭代终止的条件,减少了算法的计算量。　　 ·本文提出了一种基于B样条和改进deBoor-Cox方法的重叠细胞区域重构方法.相比传统方法而言,它同时完成分离和重构,经过实验和临床的验证,其重构效果接近于真实细胞。