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流域アルゴリズムを使用して、接触している核をセグメント化しようとしています。典型的な画像は次のようになります:ここに画像の説明を入力 またはこれ:ここに画像の説明を入力

このコードで流域アルゴリズムを適用しようとしています:

show(RGB_img)


%Convert to grayscale image
I = rgb2gray(RGB_img);

%Take structuring element of a disk of size 10, for the morphological transformations
%Attempt to subtract the background from the image: top hat is the
%subtraction of the open image from the original


%Morphological transformation to subtract background noise from the image
%Tophat is the subtraction of an opened image from the original. Remove all
%images smaller than the structuring element of 10
I1 = imtophat(I, strel('disk', 10));

%Increases contrast
I2 = imadjust(I1);
%show(I2,'contrast')
%Assume we have background and foreground and assess thresh as such 
level = graythresh(I2);
%Convert to binary image based on graythreshold
BW = im2bw(I2,level);
show(BW,'C');



BW = bwareaopen(BW,8);
show(BW,'C2');

BW = bwdist(BW) <= 1;
show(BW,'joined');
%Complement because we want image to be black and background white
C = ~BW;
%Use distance tranform to find nearest nonzero values from every pixel
D = -bwdist(C);

%Assign Minus infinity values to the values of C inside of the D image
%   Modify the image so that the background pixels and the extended maxima
%   pixels are forced to be the only local minima in the image (So you could
%   hypothetically fill in water on the image

D(C) = -Inf;

%Gets 0 for all watershed lines and integers for each object (basins)
L = watershed(D);
show(L,'L');

%Takes the labels and converts to an RGB (Using hot colormap)
fin = label2rgb(L,'hot','w');

% show(fin,'fin');
im = I;

%Superimpose ridgelines,L has all of them as 0 -> so mark these as 0(black)
im(L==0)=0;

clean_img = L;
show(clean_img)

C = ~BW;画像全体が暗くなった後、何らかの理由で。このまったく同じコード ブロックが、他のいくつかの画像で機能しましたが、それらはすべて、より「しっかり」しているか、これらほど粗くはありませんでした。しかし、私はこれを で補ったと思いましたBW = bwdist(BW) <= 1;。私はたくさんの実験をしましたが、何が起こっているのか本当にわかりません。どんな助けでも素晴らしいでしょう!

Ps。この後の画像ですBW = bwareaopen(BW,8); 画像説明はこちら

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トップハットの前に、ノイズを減らすためにクロージングとオープニングを実行する必要があります。

ノイズの多い画像でエリア オープニングを実行すると、白黒画像で結果が得られる場合があります。

したがって、次のようになります。

  1. クロージングとオープニング
  2. トップハット
  3. 必要に応じてエリア開放
  4. しきい
  5. それぞれ内側と外側のマーカーを見つけるための浸食と膨張
  6. 集水域 (マーカーなしで集水域を使用しないでください)。
于 2016-09-13T18:51:38.333 に答える