宫颈癌是妇科病中比较常见的多发病之一，早期宫颈癌的筛查是一项非常重要的工作，尽早诊断能够有效降低死亡率。传统的人工在显微镜下观察分析宫颈细胞图像的方法不仅费时费力，而且由于医护人员工作疲劳等原因容易造成部分标本信息遗漏。本文依托南昌西尔戴尔医疗科技有限公司研发平台，在该平台下提出了软件驱动硬件平台的方式自动采集宫颈细胞图像，并通过图像拼接算法将序列宫颈细胞图像拼接成一幅完整的全景宫颈细胞图像，以供医护人员更准确的分析病情。本文主要解决以下问题：(1)本文采取软件编程驱动扫描平台自动采集宫颈细胞图像，通过设置移动补偿、移动精度等方式，能够有效控制采集过程，使采集到的图像包含整个宫颈涂片样本信息。在显微镜的高倍物镜下，由于视野的大小受到限制，观察者每次只能采集到样本部分区域图像。手工采集宫颈涂片图像的方式存在着工作量太大，而且采集过程中容易出现漏掉标本信息的问题。(2)通过基于最小二乘法的曲面拟合方法建立聚焦平面数学模型获取显微镜下视野图像的清晰位置，该方法能够快速的定位采集视野下最清晰聚焦平面位置，获取清晰的宫颈细胞图像。由于显微镜景深的限制，在高倍物镜下不同视野图像的聚焦清晰位置也不一致，传统的自动聚焦技术虽然能够获取图像的清晰位置，但在连续采集大量图像时消耗的时间太久。(3)对于模板匹配方法中模板的选取不当容易出现误匹配的问题，在此算法基础上提出了自适应模板选取方法，通过最大类间方差法对图像进行分割，提取包含细胞边缘信息的模板，提高了模板匹配的准确性；然后采用加权平滑算法进行像素融合消除图像拼接过程中产生的接缝。(4)对系统需求进行详细分析，在此基础上完成功能模块设计、软件界面设计，解决了在实际工程中遇到的问题，并最终完成整个拼接系统的设计。本文系统能够完成全自动采集多序列宫颈细胞显微图像并拼接合成为一幅全景图像，具有较强的工程意义。该系统在实际项目中取得了比较不错的效果，能够提供可靠的全景宫颈细胞图像。