微核细胞的智能识别是一个较大难题。双核细胞的分割和识别是其很关键的步骤之一。根据细胞显微图像的特点,整个算法分成三个主要部分:细胞核分割、细胞质的分割、双核细胞的识别。提出一种新的细胞核分割方法:对图像使用水平和竖直方向的中值滤波,使用较大的尺度,尽量的消除杂质、噪声影响;在两个方向分别使用采用阈值限制以及局部最大值的方法检验边界,使非细胞核边界被剔除;在两个方向分别利用边界点的类型进行边界生长;边界生长完毕以后,剔除短边界,用两个方向获得的边界进行连接,充分利用其凸凹性和边界类型,完成分割。为了下一步分割,获得细胞核的链表和邻近信息,以加快细胞质分割。在细胞核分割的基础上,根据邻近信息,取下邻居数目最大的点进行细胞质分割。利用金字塔化获得三个好处:第一,由于多次低通滤波,有效的降低噪声;第二,通过采样,大特征对比增强;第三,缩小的图像更易于处理。发展了新的扩展Kirsch算子,增加了4个新的方向,同时增加了边界两边一致性的判据,既细化方向,又有可利用大的局域信息。结合金字塔算法,进行细胞质的边界检定。而后,利用边界的方向和核区域链表,剔除不合格的边界点。根据细胞的显微图像基本是规则椭圆,使用椭圆拟合进行分割。结合Theil-Sen和Repeated Median方法,提出一种新的随机化方法,获得效率和鲁棒性的折衷。通过判断分割好的细胞质内细胞核的数目判断是否是一个双核细胞。在上述方法的引入同时,介绍了实现的具体考虑和关键的类和方法。