摘要
血液红细胞识别与计数是血液分析的重要环节，对疾病诊断和健康监测具有重要意义。
传统的红细胞识别与计数方法主要依赖于人工操作，存在效率低、主观性强等问题。
随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于图像处理的自动识别与计数方法逐渐成为研究热点。
本文综述了血液红细胞识别与计数系统的研究现状，首先介绍了红细胞识别与计数的基本概念、方法和步骤，然后从图像预处理、红细胞识别和红细胞计数三个方面详细阐述了近年来国内外研究进展，并对不同方法的优缺点进行了比较分析，最后总结了现有方法面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：红细胞识别；红细胞计数；图像处理；机器学习；深度学习
血液红细胞识别与计数系统的设计与实现是一个复杂的系统工程，涉及多个学科领域，如图像处理、模式识别、机器学习等。
1.1血液红细胞
血液红细胞，简称红细胞，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。
红细胞呈双面凹的圆盘状，直径约为7-8微米，没有细胞核。
1.2血液红细胞识别
血液红细胞识别是指利用计算机视觉技术，从血液样本图像中自动识别出红细胞。
这是一个图像分割和目标识别问题，需要克服血液样本图像背景复杂、红细胞形态多样等挑战。
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