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对尿液显微图像中一些有形成分进行有效分类识别,具有重大临床意义。通过支持向量机(SVM)这种在训练样本数很少的情况下,能达到很好分类推广能力的学习算法,运用统计学习理论和支持向量机相关概念,将支持向量机引入尿显微图像有形成分识别中,采用数字图像处理技术对尿液有形成分显微图像进行目标特征提取。使用SVM分类的实验结果表明,在样本数不多情况下可获得很好分类效果。