细胞分割
Cell segmentation
我是计算机视觉领域的新手。我的目标是区分一组图片上的单个细胞，如下所示：Example
基本上，我对整个图像进行模糊处理，在其上找到区域最大值，然后将其用作分水岭算法中的种子，用于三层模糊图像的距离变换。事实上，我正在学习您可以在这里找到的教程：
github/luispedro/python-image-tutorial
（抱歉，不能 post 超过 2 个链接）。
我的问题是我组中的某些细胞具有非常明显的暗核（您可以在示例中看到）并且我的算法产生的结果类似于 this，这是明显错误的。
当然可以通过增加高斯模糊的强度来修复它，但它会将一些其他单元格合并在一起，这更糟糕。
如何解决这个问题？如果分水岭不适合这种情况，还有哪些其他可能性（请记住，我的集合非常小，学习似乎是不可能的）？
如果不使用带有标记的分水岭，分水岭往往会过度分割。
通常，我们从 DNA/DAPI 分割开始，这很容易，它提供了单元格的数量和分水岭的内部标记。
如果模糊图像，就会平滑所有图案。您应该使用备用顺序过滤器（打开/关闭）以简化每个区域，然后尝试最终侵蚀以找到您的分水岭的内部种子数。
我是计算机视觉领域的新手。我的目标是区分一组图片上的单个细胞，如下所示：Example
基本上，我对整个图像进行模糊处理，在其上找到区域最大值，然后将其用作分水岭算法中的种子，用于三层模糊图像的距离变换。事实上，我正在学习您可以在这里找到的教程：
github/luispedro/python-image-tutorial
（抱歉，不能 post 超过 2 个链接）。
我的问题是我组中的某些细胞具有非常明显的暗核（您可以在示例中看到）并且我的算法产生的结果类似于 this，这是明显错误的。
当然可以通过增加高斯模糊的强度来修复它，但它会将一些其他单元格合并在一起，这更糟糕。
如何解决这个问题？如果分水岭不适合这种情况，还有哪些其他可能性（请记住，我的集合非常小，学习似乎是不可能的）？
如果不使用带有标记的分水岭，分水岭往往会过度分割。
通常，我们从 DNA/DAPI 分割开始，这很容易，它提供了单元格的数量和分水岭的内部标记。
如果模糊图像，就会平滑所有图案。您应该使用备用顺序过滤器（打开/关闭）以简化每个区域，然后尝试最终侵蚀以找到您的分水岭的内部种子数。