image-processing - 如何在 Octave 3.8.2 中计算红细胞/圆圈

Question

我有一组细胞的图像，我需要计算它们。我使用 bwlabel 做了一个类似的练习，但是这个练习更具挑战性，因为有一些我不想计算的小单元格。此外，一些单元格彼此重叠。我在网上似乎有一些 MATLAB 示例，但它们都涉及不可用的功能。你有什么想法如何分离重叠的单元格吗？

这是图片:



为了更清楚:请帮助我计算红细胞(圆形)的数量，如下所示:



图像是灰度的，但我认为您可以区分哪些是红细胞。它们具有独特的双凹形状……其他一切都无关紧要。但更具体地说，这里是一张图像，其中包含我想忽略/丢弃/不计算的所有内容，以红色突出显示。



主要问题是单元格的重叠。

Answer 1

以下是执行此操作的 ImageJ 宏(这也是免费软件)。我建议您使用 ImageJ(或 Fiji)来探索这种类型的东西。然后，如果你真的需要它，你可以编写一个 Octave 程序来完成它。

run ("8-bit");
setAutoThreshold ("Default");
setOption ("BlackBackground", false);
run ("Convert to Mask");
run ("Fill Holes");
run ("Watershed");
run ("Analyze Particles...", "size=100-Infinity exclude clear add");

这种方法给出了这个结果:



它是指向并单击等效于:

图像 > 文字 > 8 位

图像 > 调整 > 阈值

在阈值对话框中选择“默认”并取消勾选“深色背景”。然后点击“应用”。

处理 > 二进制 > 填孔

过程 > 二进制 > 分水岭

分析 > 分析粒子...
7 在“分析粒子”对话框中将“100-Infinity”设置为有效粒径范围

在 ImageJ 上，如果您有一个二元图像，分水岭实际上执行距离变换，然后是分水岭。

Octave 具有上述所有功能，除了分水岭(我计划很快实现)。

如果您不能使用 ImageJ 解决您的问题(为什么不呢？它也可以在 headless 模式下运行)，那么另一种方法是获取每个对象的面积，如果太高，则假设它是多个单元格。这有点取决于您的问题，以及是否可以生成平均单元格大小(和错误)的值。

另一种替代方法是测量所识别的每个物体的圆度。重叠的单元格将不那么圆，您可以通过这种方式识别它们。

这取决于您愿意在程序输出中接受多少错误。