本申请实施例提供了一种宫颈切片图像背景分割和分类方法及相关装置，该方法包括如下步骤：步骤1、进行图像预处理和数据库准备；步骤2、进行特征条件下的GAN去噪模型的训练及检测，获得前景细胞和背景噪声分离的图片；步骤3、对去除噪声的图片进行数据增强；步骤4、基于深度学习网络进行图像分类。本申请通过基于细胞特征条件下的对抗网络进行噪声去除和背景分割、再通过深度学习网络进行细胞分类，在不增加原有深度学习主体网络模型检测复杂度基础上，去除了宫颈图像中的细胞间质等被视为背景的部分，提高了目标检测精度。