分析细胞的形态参数在疾病诊断、健康监测中具有非常重要的意义。而在智慧医疗、即时检测等应用中,无透镜成像系统以其成本低、便携性好等特点表现出强大的优势。但获取细胞形态参数的常规方法难以用于无透镜成像系统,因此研究针对该系统采集的细胞图像进行细胞边缘检测的方法具有重要的意义。无透镜成像系统在采集微小样品时存在的衍射干扰会掩盖采集样品的真实形态信息,不能直接获得形态参数。但采集图像中的衍射是由于光在遇到采集样品后偏离原本的传播路径产生的,与采集样品边缘是存在一定关系。通过对边缘信息的检测,能够从衍射图像中获得形态参数。因此,本文希望利用衍射信息,实现基于无透镜成像的细胞边缘检测,进而获得采集样品的形态参数。整体工作主要集中在以下五个方面。第一,使用微球为样品对类球型采集样品的衍射成像原理进行分析,确定了类球型采集样品的衍射图像中的衍射环与采集样品尺寸之间的关系。第二,设计了一种面向无透镜成像系统的超分辨率方法,用于解决采集样品图像分辨率低,携带信息少的问题。该方法能够从无透镜成像系统采集的衍射图像中实现对采集样品第一衍射亮环的检测,获得第一衍射亮环的位置信息。第三,依据第一衍射亮环的位置信息,与搭建的无透镜成像系统的系统参数结合,实现了一种面向无透镜成像系统的细胞边缘检测方法。该方法能够通过衍射图像中的第一衍射亮环的位置信息与采集样品尺寸之间的关系确定采集样品的边缘,实现对类球型采集样品的边缘检测。第四,通过使用搭建的无透镜成像系统进行了大量静态实验,获得了多种尺寸的聚苯乙烯微球和健康的人体红细胞作为采集样品的数据集。并使用数据集对整体算法进行了测试,确定算法的有效性。第五,整体算法以100Mhz的速度下在FPGA上进行了硬件化实现,提高对算法的运算速度。使用数据集对硬件化结果进行了测试,验证其正确性。使用5微米到9微米的聚苯乙烯微球和健康的人体红细胞为采集样品的数据集对软件算法进行测试,本文的算法能够通过第一衍射亮环实现对采集样品的边缘检测,单个采集样品的平均运行时间为3.32秒。使用相同的数据集对算法和硬件实现结果进行了对比测试,在FPGA上能够在500微秒完成对单个采集样品的边缘检测,精度损失在合理范围内。综上所述,可认为本文的算法能够通过衍射图样信息实现边缘检测,硬件化实现结果精度准确且提高了算法的实时性。