2016-03-08 181 views
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我是計算機視覺的新手。我的目標是區分一組圖像上的單個單元格,如下所示:Example細胞分割

基本上,我模糊整個圖像,找到它的最大區域,並在離散模糊圖像的距離變換的分水嶺算法中使用它。其實我下面的教程,你可以在這裏找到:

github上/ luispedro/Python的圖像教程

(對不起,不能發佈超過2個鏈接)。

我的問題是,我的一些細胞有非常明顯的黑核(你可以看到這個例子),我的算法產生的結果像this這是錯誤的。

當然可以通過增加高斯模糊的強度來解決它,但它會合並其他一些細胞,甚至更糟。

可以做些什麼來解決這個問題?如果分水嶺不適用於這種情況,還有什麼其他可能性(請記住,我的集合很小,學習看起來不可能)?

回答

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如果您不使用帶標記的分水嶺,分水嶺趨向於過分分段。

通常,我們從DNA/DAPI分割開始,它很容易,它提供了分水嶺的細胞數量和內部標記。

如果模糊圖像,則會平滑所有圖案。你應該使用一個替代的順序過濾器(打開/關閉)來簡化每個區域,然後嘗試一個最終的侵蝕,以便找到你的分水嶺內部種子的數量。