简单的对象跟踪 Matlab 算法

Question

我有从细胞培养物中移动哺乳动物细胞的延时图像，我正在尝试使用 Matlab 为细胞设计跟踪算法。我正在尝试寻找一种简单易用且处理时间短的算法。最重要的是，我更愿意使用一种需要最少数学理解的算法。到目前为止，我发现卡尔曼滤波器在运动跟踪方面很受欢迎，但我想了解更多有关此类应用程序的不同可用选项的信息。图像中可用的任何动态信息或参数都是有限的：面积、质心等。

Here is an example of what a typical image might look like (but with less background noise than this particular image from the web

我还想知道分段和跟踪之间的确切关系，因为这对我来说有点不清楚。分段是跟踪的必要准备步骤吗？或者是否可以在没有分割步骤的情况下进行跟踪？

如果有人能提出任何实施起来不会太复杂的跟踪算法，我将不胜感激。感谢您的帮助。谢谢！

Answer 1

传统上，分割是跟踪的关键第一步。分割的思想是识别感兴趣的对象。这项任务通常受到采集图像中存在噪声的挑战。因此，人们通常会应用多个降噪滤波器（例如，高斯模糊）来尽可能多地去除噪声，从而使分割算法的工作更轻松。

分割步骤后生成的图像是二值图像。在右下方，您会看到一个分段图像。

分割后，下一个自然步骤就是跟踪这些细胞。选择合适的跟踪器需要考虑几个参数：

• 细胞流动性和方向：线性、随机等
• 细胞数量（又名算法复杂度）：你的算法如何随细胞数量扩展
• 细胞分裂意识：您的追踪器能否在有丝分裂后成功追踪子细胞。
• 缩小差距：您的跟踪器能否处理 enter/leave 场景
的单元格

还有很多事情需要考虑，但作为第一个开始，您可以编写一个简单的最近邻跟踪器。该跟踪器会在时间帧 t 中为每个单元格找到它在 t+1 中最近的邻居。这显然是一个非常简单的跟踪器，可能不适用于大多数情况，但它可以为您提供一个开始构建的基础。

我还建议您在完成分割后检查 Fiji/ImageJ 的细胞跟踪插件。