尿液中的主要成分来自于血液经过肾脏过滤、重吸收后产生的排泄物,与人体的血液循环、泌尿系统、循环系统等密切相关,因此尿液检测对于医学研究与临床诊断具有重要的价值。由于尿沉渣检测技术受制于显微成像较差的稳定性,目前的尿沉渣检测方法仍然依赖于人工镜检法。临床通过显微镜成像采集的尿沉渣图像容易出现失焦,导致人工镜检的过程中过分依赖主观经验判断。本文的研究旨在解决尿沉渣显微图像画面整体失焦以及有形成分边缘模糊的问题,从而尽量避免主观因素对尿沉渣检测结果的影响,进一步推动尿沉渣检测技术走向标准化与自动化。基于主流的生成对抗网络算法,本文根据尿沉渣显微图像数据集的结构特点与图像合成任务中存在的难点,提出了基于级联条件生成对抗网络的图像合成方法与基于自注意力的图像合成方法。主要工作如下:（1）根据图像序列的数据结构特点,提出了一种基于级联条件生成对抗网络的尿沉渣显微图像合成方法。本文在一般级联的基础上增加相邻生成器之间的跨连接,并结合局部约束判别器,从而提升模型的泛化能力与鲁棒性。另外,本文对Re LU进行二维空间扩展,提出了2D-Re LU激活单元,并将其应用到残差学习模块中。通过与当前主流方法的对比实验以及模型消融实验,证明了该级联网络在尿沉渣显微图像合成任务中的优越性以及相关创新改进措施的有效性。（2）由于上述方法在合成图像中存在失真,本文在级联网络的基础上结合了自注意力机制。为了防止实例归一化将特征图中的语义布局信息弱化,本文提出了一种自注意力实例归一化（SAIN）,将其应用到残差学习模块中。针对复杂的红细胞粘连场景,本文通过在部分判别器中引入红细胞计数网络,将合成图像与真实图像的红细胞数量差引入到损失函数中。在合成图像的各项对比实验结果与指标中可以看出,SAIN与红细胞计数网络能够有效弥补级联网络存在的缺陷,提升合成图像的质量,并且在多项指标上超过现有模型。