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我想识别纳米结构的簇。这是原始图像： http: //i.imgur.com/PDEcW4G.png 集群应如下所示：http: //i.imgur.com/ZVPaf7p.gif

首选工具是 Matlab。

背景资料

总体目标是区分前景和背景结构。为了重建多孔介质的 3D 模型，从切片中获取 SEM 图像，然后将其二值化为实体和孔隙，最后在 z 方向上排成一排。虽然识别固体很容易，但不幸的是，孔显示后续切片的固体。因此，想法是验证哪些结构改变，即特定切片的实体，哪些不改变，是后续切片的实体。由于结构的（纳米）漂移导致逐像素比较不准确，因此比较整个簇有望获得更好的识别。

非常欢迎对整体方法提出建议和批评！

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图像分割是一个难题。不同的方法非常适合不同的条件，我不完全确定您实际追求的“最佳”细分是什么。如果您想在 SEM 中将“反射”与“不反射”区分开来，那么您是对的——您可能最好使用上面评论中所说的基于形态阈值的操作。您始终可以使用imopenand imclose（在 matlab 中）在形态上打开和关闭图像（即连接或收缩结构）。

然而，一般来说，没有一种算法可以在一组异构图像上完美地工作。你最好的选择——最终——是使用核选项并采用具有大量训练数据的机器学习方法。看着这些图像，我并不清楚理想的解决方案应该是什么——这可能是一个不好的迹象。

祝你好运！

于 2013-09-04T18:07:57.973 回答