目前多数图像处理算法都是针对特定的图像提出的，几乎没有一种算法对所有图像具有普遍的适应性。同时，在国内兽医学研究领域中对动物骨髓病理图像的分析仍属空白，故本论文针对从内蒙古农业大学动物科学与医学学院采集的动物骨髓细胞切片图像的特征，在分析理解前人的算法的基础上分别改进并提出了适合所采集图像的去噪算法和分割算法。在动物骨髓病理图像的去噪算法方面，在采纳了前人的一种自适应中值滤波算法的思想基础上，并结合中值滤波窗口的选择特点，将3×3中值滤波窗口、5×5中值滤波窗口、多级加权中值滤波进行集成整合，提出了一种改进的自适应中值滤波算法，该算法通过最小方差判别准则自适应地选择不同窗口进行滤波，在保证较好的去噪效果的同时更好地保持了图像的边缘细节特征。在动物骨髓病理图像的分割方面，引入了遗传算法，在原有遗传聚类算法的基础上，结合熵理论，将图像统计特性指标熵作为遗传聚类算法的适应度函数，提出了一种基于熵的遗传聚类算法，将该算法应用于文中动物骨髓病理图像的细胞核分割取得了较为理想的效果。为对细胞核进行特征提取、自动识别及病理分析等进一步处理奠定了基础。此外本论文还实现了一些相关的预处理功能，如对比度增强、绘制直方图、空间转换、位图转换、去除杂点杂块等。算法是在Windows2000操作系统平台上，Visual C++6.0编程语言环境下进行编译运行的，具有较强的灵活性，操作方便。