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主观性强、效率低、误差大等缺点，难以满足现代医学诊断的需求。
随着数字图像处理技术和计算机视觉的快速发展，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的研究背景及意义，以及数字图像处理、机器学习和深度学习等相关概念。
然后，针对血液红细胞识别与分类计数问题，综述了国内外现有的研究成果，包括传统的机器学习方法和近年来兴起的深度学习方法。
在传统方法方面，重点阐述了基于形态学特征、颜色特征和纹理特征的红细胞识别方法，并分析了各自的优缺点。
在深度学习方法方面，详细介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型在血液红细胞识别与分类计数中的应用，并比较了不同模型的性能和优缺点。
此外，本文还对血液红细胞识别与分类计数系统的设计与实现进行了探讨，包括图像采集、预处理、分割、特征提取、分类识别和计数等关键技术。
最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；血液红细胞；识别；分类计数；机器学习；深度学习
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