智能手机的高性能处理器和高分辨率摄像头以及人们对健康、环境的关注,推动了大量基于智能手机的研究成果的发表。藻类是水体生态系统中第一生产力,对水体生态系统中的能量流动和物质循环中起着极为重要的作用。藻类也是引发海水赤潮和淡水水华等自然灾害的主要生物之一。藻类数量的变化能对水体的富营养化进程做出显著而迅速的反应,对藻类数量的研究是了解湖泊等水体生态系统状况和水质评价的重要手段之一。本论文主要研究了基于球透镜的手机显微镜,并结合基于距离变换和形态学重建的改进分水岭算法,实现了藻类细胞的计数功能。本文设计了一种基于球透镜的手机显微镜。手机显微镜装置的分辨率为3.1μm,视场范围为200μm,理论放大倍率为350X。利用3D打印技术,完成了智能手机显微镜光学元件的模块化封装,开发了尺寸为88mm × 37mm × 38mm的智能手机显微模组。该手机显微镜装置具有结构紧凑、成本低和即时检测等优点。本文介绍了分水岭算法的原理和数学描述。考虑到传统的分水岭算法会出现过分割的现象,采用了一种基于距离变换和形态学重建的分水岭分割算法。利用改进的分水岭算法对粘连的聚苯乙烯微球进行分割,得到了封闭的、单像素和连续的分界线。最后,通过基于球透镜的手机显微镜结合基于距离变换和形态学重建的分水岭算法和传统的分水岭算法分别实现小球藻细胞的数目统计,并与人工统计的细胞数目进行比较。基于传统的分水岭算法的计数方法的平均误差为32.90%。而基于改进的分水岭算法的计数方法的平均误差为1.93%,远低于基于传统的分水岭算法的计数方法。基于球透镜的手机显微镜结合改进的分水岭算法为藻类细胞计数提供了一种新型的检测手段,未来也可应用到其他细胞或微生物的计数。