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我正在尝试从显微图像中分割一些细胞。看起来像这样(抱歉,还不能发布图片)。

我尝试了Otsu thresholding,用于红色通道(因为单元格是红色的),它减少了大部分蓝色背景,但一些单元格被连接到一个对象中。结果可以在这张专辑中找到(第三张图片)。

所以为此我尝试了MSER,但结果不是很好,它检测到小脂肪滴,但不是整个细胞。如果我使用形态学操作来连接这些白色段,它也会连接一些细胞。结果可以在同一张专辑中找到,第二张图片。

由于接下来的颜色不同,我尝试了HSV 阈值而不是 MSER。我将它应用于 Otsu 脱粒图像。我找到了周围“蓝色”的 HSV 值并将其分段。它减少了细胞周围的大部分蓝色区域。对于 threshed 图像,我使用了findContours,我只使用了大于 300 像素的区域。结果看起来像上面相册中的最后一张图片。

是否有人对这种细胞分割的任何更“强大”和有用的方法有想法?问题是各种照明条件,其中 HSV 值不同。非常感谢您的帮助!

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您通常无法从简单的阈值方法中获得可靠且准确的结果。您可能想尝试使用OpenCV 中的分水岭分割区域增长分割

你可能会得到一些改进,但你仍然不应该期待美妙的结果。稳健的方法通常是机器学习方法。

您需要手动分割一些图像,然后训练分类器(SVM 或随机森林或神经网络或......)将每个像素(或补丁)分类为细胞的一部分。级联分类器是一个好的开始,因为它是在 OpenCV 中实现的。

于 2015-03-25T00:06:48.893 回答