宫颈癌发病率很高,在女性群体中死亡率居高不下,仅次于乳腺癌,是我国第一大高发的女性癌症。另一方面宫颈癌的早期治愈率可达近100%,因此宫颈癌的初期筛查工作显得尤为重要,近年来许多学者致力于宫颈癌筛查的研究,且取得了很大进展,为宫颈癌的预防和治疗做出了很大贡献,考虑到中国人口基数大,农村医疗卫生条件差,很难做到全面且有效的筛查,在偏远地区,现有的筛选手段主要主要通过显微镜进行人眼识别,宫颈癌细胞筛查过程中会遇到一些问题,比如显微镜视野范围比较小,局部视野只能显示宫颈细胞切片的小部分信息;另外在高倍镜下的宫颈细胞会出现目标不能完全聚焦清晰,不能在一个层面进行有效观察。本文主要针对在宫颈癌细胞筛查中遇到的问题进行了深入的研究,利现有图像处理算法结合实际情况去解决这些问题。针对显微镜视野范围比较小的问题,局部视野只能显示宫颈细胞切片中的小部分信息,无法全面的反应切片的整体信息。本文将基于SURF特征点提取,并结合机械扫描的特点,实现宫颈细胞图像的快速拼接。首先对宫颈细胞图像进行目标搜索,再对目标区域进行特征点搜索,并依据机械扫描的间距进行约束匹配。通过实验结果可以达到快速准确的拼接效果。高倍镜下的宫颈细胞,往往不能聚焦清晰,需要手动上下调焦,不能在一个层面仔细观察细胞特征。本文提出基于目标区域的多层聚焦图像融合算法。首先将目标区域与背景分割,再将分割的目标区域进行块状划分,纵向比较区块的清晰度,以整体清晰度最高的目标图像为模板图像进行融合。实验结果表明融合后的图整体自然,有效保留了图像细节信息。本文通过对图像拼接和图像融合技术进行了深入的应用研究,有效的解决了宫颈细胞筛查中所遇到的问题,基本达到了预期目标。