如何稳健地分割图像以正确计算模糊的blob？

Question

我正在尝试对下面的图像（以及其他类似图像）进行稳健分割，以进行图像分析和斑点计数：

应该有900个独特的blob。

我尝试调整对比度，锐化，阈值处理，动态局部阈值处理，侵蚀，以及这些和其他形态运算符的组合。

我已经能够接近了，但我似乎总是将斑点连接在一起：

侵蚀二进制图像更有帮助，但我最终失去了一些较小的blob。

有没有办法对大于一定大小的斑点进行侵蚀，所以我不会丢失较小的斑点？我应该使用不同的侵蚀元素吗？或者我只是以错误的方式解决这个问题？

Answer 1

您应该执行的是局部阈值处理，您可以根据附近的强度为每个点选择阈值。然后，选择高阈值将断开连接。

分析应该包括像邻居Max-Lloyd这样的东西，所选择的阈值可能应该是最高峰值减去它的std-dev，以确保你获得好的结果。

窗口大小可能应该包含几个blob。

Answer 2

如果您使用regionprops来计算质心，则可以选择一个选项来计算MajorAxisLength和MinorAxisLength以及返回像素列表。对于几乎圆形的斑点，这些值应该接近相同。另一方面，对于连接相似尺寸的两个圆形斑点，长轴长度将是~2x。可以返回的另一个值regionprops可能有用'Solidity'。

使用它来提取可能连接blob的区域列表，使用erode分隔它们，并仅重新计算这些位的质心。