6

我无法正确分割灰度图像：

要分割的图像

基本事实，即我希望分割看起来像什么，是这样的：

基本事实

我对圈内的三个组成部分最感兴趣。因此，如您所见，我想将顶部图像分割成三个部分：两个半圆和它们之间的矩形。

我尝试了膨胀、腐蚀和重建的各种组合，以及各种聚类算法，包括 k-means、isodata 和高斯混合——所有这些都取得了不同程度的成功。

任何建议，将不胜感激。

编辑：这是我能够获得的最佳结果。这是使用活动轮廓分割圆形 ROI，然后应用 isodata 聚类获得的：

集群

这有两个问题：

  • 右下角星团周围的白色光晕，属于左上角星团
  • 右上和左下星团周围的灰色光晕，属于中心星团。
4

2 回答 2

7

这是一个初学者......使用圆形霍夫变换来找到圆形部分。为此，我最初在本地对图像进行阈值处理。 

 im=rgb2gray(imread('Ly7C8.png'));
 imbw = thresholdLocally(im,[2 2]); % thresold localy with a 2x2 window
 % preparing to find the circle
 props = regionprops(imbw,'Area','PixelIdxList','MajorAxisLength','MinorAxisLength');
 [~,indexOfMax] = max([props.Area]);
 approximateRadius =  props(indexOfMax).MajorAxisLength/2;
 radius=round(approximateRadius);%-1:approximateRadius+1);
 %find the circle using Hough trans.
 h = circle_hough(edge(imbw), radius,'same');
 [~,maxIndex] = max(h(:));
 [i,j,k] = ind2sub(size(h), maxIndex);
 center.x = j;     center.y = i;

 figure;imagesc(im);imellipse(gca,[center.x-radius  center.y-radius 2*radius 2*radius]);
 title('Finding the circle using Hough Trans.');

在此处输入图像描述

仅选择圆圈内的内容：

 [y,x] = meshgrid(1:size(im,2),1:size(im,1));
 z = (x-j).^2+(y-i).^2;
 f = (z<=radius^2);
 im=im.*uint8(f);

编辑：

寻找一个开始阈值图像的位置，通过查看直方图对其进行分割，找到它的第一个局部最大值，然后从那里迭代直到找到 2 个单独的段，使用 bwlabel：

  p=hist(im(im>0),1:255);
  p=smooth(p,5);
  [pks,locs] = findpeaks(p);

  bw=bwlabel(im>locs(1));
  i=0;
  while numel(unique(bw))<3
     bw=bwlabel(im>locs(1)+i); 
     i=i+1;
  end


 imagesc(bw);

在此处输入图像描述

现在可以通过从圆圈中取出两个标记的部分来获得中间部分，剩下的就是中间部分（+一些光环）

 bw2=(bw<1.*f);

但经过一些中值滤波后，我们得到了更合理的结果

 bw2= medfilt2(medfilt2(bw2));

我们一起得到：

 imagesc(bw+3*bw2);

在此处输入图像描述

最后一部分是真正的“又快又脏”，我敢肯定，使用您已经使用的工具，您将获得更好的结果...

于 2012-11-15T22:59:29.403 回答
1

也可以使用分水岭变换获得近似结果。这是倒置图像上的分水岭 -> watershed(255-I) 这是一个示例结果：

在此处输入图像描述

另一种简单的方法是使用圆盘结构元素对原始图像进行形态闭合（可以对粒度进行多尺度闭合），然后获得完整的圆。在此之后提取圆和组件更容易。

se = strel('disk',3);
Iclo = imclose(I, se);% This closes open circular cells.
Ithresh = Iclo>170;% one can locate this threshold automatically by histogram modes (if you know apriori your cell structure.)
Icircle = bwareaopen(Ithresh, 50); %to remove small noise components in the bg

在此处输入图像描述

Ithresh2 = I>185; % This again needs a simple histogram.

在此处输入图像描述

于 2014-01-06T01:32:06.033 回答