摘要
血液红细胞识别与分类计数是血液病诊断的重要依据。
传统的显微镜人工计数方法存在着主观性强、效率低、误差大等问题，难以满足临床诊断的需求。
随着数字图像处理技术和人工智能的快速发展，基于数字图像处理的血液红细胞识别与分类计数系统应运而生，为血液病的辅助诊断提供了新的途径。
本文首先介绍了血液红细胞识别与分类计数的研究背景和意义，接着详细阐述了数字图像处理技术在该领域的应用，包括图像预处理、红细胞分割、特征提取和分类识别等关键技术，并对国内外相关研究进行了综述和分析。
最后，对该领域未来发展趋势进行了展望，指出深度学习、大数据分析等技术的融合将进一步提高系统的识别精度和效率，推动血液病辅助诊断技术的进步。
关键词：数字图像处理；血液红细胞；识别；分类计数；深度学习
##1.1数字图像处理数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，其目的是改善图像质量、提取有用信息等。
##1.2血液红细胞血液红细胞是血液中数量最多的一种血细胞，其主要功能是运输氧气和二氧化碳。
##1.3图像分割图像分割是将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。
##1.4特征提取特征提取是指从图像中提取出能够有效表示目标特征的信息，如颜色、纹理、形状等。
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