我目前正在基于距离变换和分水岭线在Matlab中编写分割算法来分析我的数据（细胞显微镜，原始图像见图1）。分离单元的部分工作得很好，但我在算法的第一部分遇到了麻烦：预处理和边缘检测部分。
链接图片：http://postimg.org/gallery/20pf5za9q/be769288/
实际上，我的分割基于明亮的场图像，其自然轮廓非常突出，但是由于来自细胞核的一些噪声照射，当我应用边缘检测方法（Sobel滤波器）时，一些细胞的轮廓经常被截断。例如，图像2中检测到的边缘导致良好的分割（图像3），但是下一帧可能具有相同的单元格，内部照明导致坏边缘检测（图像4），因此分割不良（图像5） ）。我想找到一种更灵敏的边缘检测方法，或者一种能够降低细胞内部照明重要性的方法。由于我是图像处理算法方面的专家，我不知道我想要的东西是否很简单，或者我是否需要查看其他策略。
非常感谢你的时间和建议。
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你也可以＆＃34;玩＆＃34;使用Matlab中的edge方法中的不同设置和阈值。 我前一段时间遇到了同样的问题，选择＆＃34; log＆＃39;方法（高斯拉普拉斯）。
您可以先坚持使用Sobel方法并更改阈值 （有关详细信息，请参阅http://www.mathworks.com/help/images/ref/edge.html?refresh=true），然后继续尝试其他方法，以确定其中任何一种方法是否比索贝尔更适合您。 我也可以检查matlab的边界跟踪函数（http://www.mathworks.com/help/images/ref/bwboundaries.html），也许启用了noholes（我认为这会消除核心区域作为额外的对象出现并弄乱你的分割）。 希望这个对你有帮助。 ：d