Как разделить и объединить ошибочно сегментированные области

Я выполнил сегментацию водораздела на изображении сгруппированных ячеек. Кажется, есть много кластеров ячеек, которые не были сегментированы в достаточной степени или совсем не сегментированы. Есть также отдельные ячейки, которые были чрезмерно сегментированы. Какие методы я мог бы использовать для объединения сверхсегментированных отдельных ячеек и дальнейшего разделения недостаточно сегментированных кластеров ячеек?

Изменить: критерии для определения того, была ли ячейка сверх или недостаточно сегментирована, будут выполняться путем определения того, находится ли область ячейки в пределах определенного среднего диапазона ячеек нормального размера. Я не уверен, что это хорошая идея. Любая помощь будет оценена, спасибо.

Вот изображение результата, если это поможет. введите описание изображения здесь


merge split image-processing image-segmentation watershed
person Senyokbalgul    schedule 15.06.2016    source источник
comment
Ответ должен быть очевиден из этого изображения: нет абсолютно никакого способа угадать, где разделить, а где объединить, без каких-либо критериев. Может быть, случайно?   -  person Yves Daoust    schedule 15.06.2016
comment
Исходное изображение было бы действительно полезно для понимания результата. В общем, если результат слишком или недостаточно сегментирован, вы должны работать с маркерами. Если вы не можете добиться большего, то иногда решением может стать стохастический водораздел.   -  person FiReTiTi    schedule 15.06.2016
comment
Кажется, ваше исходное изображение было красивой структурой - можем ли мы это получить? поэтому вы ожидаете, что клетки будут какими-то закругленными объектами или чем-то подобным - это предположение   -  person gpasch    schedule 15.06.2016
comment
@ Yves Daoust Я отредактировал сообщение, чтобы объяснить критерии, которые я придумал для этого.   -  person Senyokbalgul    schedule 15.06.2016
comment
@ FiReTiTi @ gpasch Я выложу в пост исходное изображение. Да, я мог бы также использовать геометрию через центральные моменты, чтобы определить определенные приемлемые критерии.   -  person Senyokbalgul    schedule 15.06.2016
comment
Как видите, исходное изображение на самом деле было не очень красивым, и ему пришлось проделать большую предварительную обработку, чтобы можно было увидеть все существующие объекты изображения. Результатом водораздела на самом деле является увеличенное кадрирование всей картины.   -  person Senyokbalgul    schedule 15.06.2016

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вы не можете ожидать, что не сделаете ноль ошибок и все сегментируете идеально. Может быть, у вас есть клетки меньшего или большего размера. Может быть, качество вашего изображения было действительно плохим.

Если вы знаете, что площадь ячеек находится в определенном диапазоне, просто адаптируйте параметры водораздела (порог) до тех пор, пока расчетная площадь в среднем не будет соответствовать вашим предварительным знаниям.

Если у вас действительно большие сегменты (большая площадь, более чем в два раза больше средней площади или около того), позвольте водоразделу снова течь локально с более высоким порогом.

Если локально у вас действительно маленькие сегменты, позвольте водоразделу снова течь локально с меньшим порогом.

Я бы не стал делать больше, кроме как использовать другой алгоритм, например, ilastik с полуавтоматической сегментацией.

person Trilarion    schedule 16.06.2016
comment
Я понимаю, что идеальная сегментация маловероятна, но проблема в том, что ошибочная сегментация будет мешать отслеживанию ячеек. Вы упомянули об адаптации порога, но какой порог вы имеете в виду: бинарный порог или порог водораздела? Потому что я не знал, что у самого водораздела есть порог. - person Senyokbalgul; 16.06.2016
comment
@Senyokbalgul Если существует более одного порога, вы можете поиграть со всеми из них и посмотреть, какое влияние они имеют. Возможно, вы также захотите попробовать другие алгоритмы (например, ilastik). - person Trilarion; 16.06.2016

arrow_upward
1
arrow_downward

Вы должны решить, какая ячейка будет для вас идеальной или ожидаемой; по-видимому, это некоторая круглая форма без изменения кривизны (т.е. он движется без изменения направления) = простая форма. Для этого вы можете использовать такие функции формы, как округлость: вам нужно определить, какой диапазон округлостей вы принимаете.

Что касается водораздела, я думаю, было бы лучше пойти на чрезмерную сегментацию - тогда формы, которые находятся рядом, могут быть объединены в зависимости от того, соответствует ли объединенная форма критериям (как указано выше). Могут быть использованы другие особенности формы (удлиненность и т. Д.).

Если вы выберете недостаточную сегментацию, у вас нет выбора (в соответствии с методом, который вы используете), кроме как повторить сегментацию на оставшихся формах.

person gpasch    schedule 16.06.2016