细胞分割

Question

我是计算机视觉的新手。我的目标是区分一组图像上的单个单元格，如下所示：Example

基本上，我模糊整个图像，找到它的最大区域，并在离散模糊图像的距离变换的分水岭算法中使用它。其实我下面的教程，你可以在这里找到：

github上/ luispedro/Python的图像教程

（对不起，不能发布超过2个链接）。

我的问题是，我的一些细胞有非常明显的黑核（你可以看到这个例子），我的算法产生的结果像this这是错误的。

当然可以通过增加高斯模糊的强度来解决它，但它会合并其他一些细胞，甚至更糟。

可以做些什么来解决这个问题？如果分水岭不适用于这种情况，还有什么其他可能性（请记住，我的集合很小，学习看起来不可能）？

Answer 1

如果您不使用带标记的分水岭，分水岭趋向于过分分段。

通常，我们从DNA/DAPI分割开始，它很容易，它提供了分水岭的细胞数量和内部标记。

如果模糊图像，则会平滑所有图案。你应该使用一个替代的顺序过滤器（打开/关闭）来简化每个区域，然后尝试一个最终的侵蚀，以便找到你的分水岭内部种子的数量。