我想识别纳米结构的簇。 这是原始图片：http://i.imgur.com/PDEcW4G.png 群集应如下所示：http://i.imgur.com/ZVPaf7p.gif
首选工具是Matlab。
总体目标是区分前景和背景结构。为了重建多孔介质的3D模型，从切片中获取SEM图像，然后二值化为固体和孔，最后在z方向上排成一行。虽然很容易识别固体，但不幸的是，孔隙显示出后续切片的固体。 因此，该想法是验证哪些结构改变，即特定切片的实体，以及哪些不是后续切片的实体。由于结构的（纳米）漂移，像素方式的比较是不准确的，因此比较整个聚类可以更好地识别。
非常欢迎有关整体方法的建议和批评！
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图像分割是一个难题。不同的方法很适合不同的条件，我不完全确定你实际上是什么“最佳”分割。如果你想在SEM中将“反射”与“不反映”分开，那么你是对的 - 你可能最好使用基于形态阈值的操作，就像你在上面的评论中所说的那样。您始终可以使用imopen和imclose（在matlab中）在形态上打开和关闭图像（即连接或缩小结构）。
但是，通常，没有算法可以在异构图像集中完美地工作。最好的选择 - 最终 - 是使用核选项并采用机器学习方法和大量的训练数据。看看那些图像，我不能立即明白理想的解决方案应该是什么 - 而这可能是一个不好的迹象。
祝你好运！
