我正在寻找用于在显微镜图像中分类细胞类型的可靠特征。我想知道最好的方法是什么。
1) 我尝试了 Pontil & Verii 描述的方法——使用标准化图像的每个像素作为特征。它很容易实现，但结果并不完全令人满意。另一个问题是 - 分类是用某种统计魔法完成的，我不明白为什么有些结果不好。
2）我尝试提取高级特征，例如峰、孔。我的实现很慢，但优点是我理解为什么一个单元格被识别为这样而另一个不是，因为您可以在测试图像中可视化这些特征。
3）最近我在一篇文章中发现了这样的功能：
角二阶，距离，对比度，熵，反差距离，相关，和的平均值，差的平均值，和的熵，差的熵，方差，和的方差，差的方差。
我想知道是否有一些标准库可以提取这些特征（最好是 C/C++）？是否有包含优点/缺点、用例描述等的功能类型目录？
感谢您提前提出任何建议！
我可以推荐Lindblad 等人的这篇文章，发表在科学杂志 Cytometry 上。它涵盖了细胞特征提取和分类的某些方面。它不使用任何标准库进行特征提取/分类，但它包含有关如何基于一般特征构建分类器的一些信息。
这可能无法完全解决您的问题，但我希望它可以帮助您找到更好的解决方案。
您应该尝试 Gabor 特征提取技术，因为它应该提取与人类视觉皮层细胞非常相似的特征……通过在不同的方向和比例设置过滤器，然后从每个设置中提取特征。
你可以从维基百科开始学习
I think that the Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) or Visualization Toolkit (VTK) would work well.
Some other options (that might not necessarily include all the features you want) are
最后，我找到了我搜索并想分享的内容： https ://sites.google.com/site/cvonlinewiki/home/geometric-feature-extraction-methods
该列表看起来非常成熟和完整。
编辑 关于生物细胞特征的另一篇好文章是：
形状特征的一个很好的描述：http: //www.math.uci.edu/icamp/summer/research_11/park/shape_descriptors_survey.pdf