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我想做的是能够获得每个细胞的膜(红色细丝),然后进行镶嵌以了解细丝的长度。到目前为止,我已经尝试使用matlab网站上给出的示例,但结果并不是很好......
I = imread('picture.tiff');
I_gray = rgb2gray(I);
[~, threshold] = edge(I_gray, 'sobel');
fudgeFactor = .5;
BWs = edge(I_gray,'sobel', threshold * fudgeFactor);
se90 = strel('line', 3, 90);
se0 = strel('line', 3, 0);
BWsdil = imdilate(BWs, [se90 se0]);
我一直在寻找其他方法来实现这一点,但没有任何令人满意的结果......有没有办法做到这一点?也许除了 matlab 之外的其他软件可能会更有效。提前谢谢您!
最佳答案
我对细胞或镶嵌或其他什么一无所知。但如果你想检测非均匀背景中的那些 Blob ,那么我可能会有所帮助。由于背景不均匀,您需要单独分析 Blob 。您不能仅设置固定阈值来一次检测所有 Blob 。首先,您将单独检测每个 Blob ,然后使用单独的阈值。这是示例
原图
im=imread('gxGkH.jpg');
figure,imagesc(im);axis image;
我只选择蓝色进行分析
imb=im(:,:,3);
figure,imagesc(imb);axis image;
1) 模糊图像,因为模糊后 Blob 将具有局部最大值/最小值位于其中心
sigma=7;
kernel = fspecial('gaussian',4*sigma+1,sigma);
im2=imfilter(imb,kernel,'symmetric');
figure,imagesc(im2);axis image;
2)使用分水岭变换来分离每个 Blob 区域
% L = watershed(im2);
L = watershed(max(im2(:))-im2);
[x,y]=find(L==0);
划清界限
figure,imagesc(im2),axis image
hold on, plot(y,x,'r.')
3) 在这里,我单独分析每个 Blob 并找到一个大津阈值每个 Blob ,然后我检测 Blob 并合并所有检测
tmp=zeros(size(imb));
for i=1:max(L(:))
ind=find(L==i);
mask=L==i;
[thr,metric] =multithresh(imb(ind),1);
if metric>0.7
tmp(ind)=imb(ind)>thr;
end
end
消除一些噪音
tmp=imopen(tmp,strel('disk',1));
figure,imagesc(tmp),axis image
如果背景的对比度高于 Blob ,则无需在分水岭变换中反转图像。
关于image - 如何使用 matlab 正确地分割细胞图像?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42626416/
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