正确使用Matlab分水岭算法对细胞进行分割

Question

我试图让分水岭算法正确处理我的图像时遇到了很多麻烦。在网上的各种教程中，他们似乎总是使用同样复杂/模糊的图像，因此我不确定我的错误。我已经就此发了几个帖子，但是想要真正澄清并一般地问。也就是说，我使用的图片如下：

但是，当我尝试应用其中一个分水岭算法时：

imshow(RGB,[]);

gray_img = rgb2gray(RGB);
tophat_filter = imtophat(gray_img, strel('disk', 10)); %Read into this

level = graythresh(tophat_filter);
BW = im2bw(tophat_filter,level);
imshow(BW)

BW = bwdist(BW) <= 3;

imshow(BW)
bgn_remove = bwareaopen(BW,8); %remove background noise

D = -bwdist(~bgn_remove); %Read into this
D(~BW) = -Inf;
L = watershed(D);

figure;
imshow(L,[]);
figure;
imshow(label2rgb(L))
clean_img = im2bw(L,0.001);

figure;
imshow(clean_img,[]);

它似乎永远不会起作用。无论出于何种原因，它确定每个单元格包含一堆较小的单元格：

我试图通过使用BW = bwdist(BW) <= 3;聚集分段组件来解决这个问题，以便图像不会碎片化：

如第一张图片中所示，应该有3个细胞，虽然分水岭确实识别出左侧的两个不同的细胞 - 它的注册量超过应有的水平（即使在丛生之后）。 在我尝试过的所有事情之后，我没有取得多大进展，所以任何帮助或建议都会非常感激。

在完成整个分水岭程序后，我最终得到了最大值：

Answer 1

您必须使用种子/约束/标记分水岭。如果您使用经典（不再使用）分水岭，则会面临过度分割。

在你的情况下，我会采用这种经典的方法来分割细胞：

1. 小闭合，以减少噪音。
2. （可选）小开口以使细胞轮辋正常化。
3. 侵蚀。侵蚀的结果是你内在的标记。
4. 扩张。扩张的结果是你的外在标记。
5. 步骤1后得到的图像的渐变（如果你做了，则为2）。
6. 使用标记（步骤3和4）在梯度图像上分水（步骤5）。

但是在这种定义明确的细胞的情况下，我会简单地执行第1步和第2步，然后使用顶帽。它会更有效，更快。