ग्रेस्केल छवि

Question

मैं मुसीबत ग्रेस्केल छवि के सही विभाजन को प्राप्त हो रहा है के आधार पर विभाजित:

:

जमीनी सच्चाई, यानी मैं विभाजन की तरह लग रहे करना चाहते हैं, यह वह जगह है

मुझे सर्कल के भीतर तीन घटकों में सबसे अधिक दिलचस्पी है। इस प्रकार, जैसा कि आप देख सकते हैं, मैं शीर्ष छवि को तीन घटकों में विभाजित करना चाहता हूं: दो सेमी-सर्कल, और उनके बीच एक आयताकार।

मैंने पतला, क्षरण, और पुनर्निर्माण के विभिन्न संयोजनों के साथ-साथ विभिन्न क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, के-साधन, आइसोडाटा और गॉसियन के मिश्रण सहित सभी प्रयासों की कोशिश की है - सभी सफलता की विभिन्न डिग्री के साथ।

किसी भी सुझाव की सराहना की जाएगी।

संपादित करें: यहां सबसे अच्छा परिणाम है जिसे मैं प्राप्त करने में सक्षम हूं। यह परिपत्र आरओआई खंड के लिए एक सक्रिय समोच्च isodata क्लस्टरिंग का उपयोग कर, और फिर लागू करने के प्राप्त हुई थी:

इस के साथ दो समस्याएं हैं:

• निचले दाएं क्लस्टर के आसपास सफेद प्रभामंडल , शीर्ष बाएं क्लस्टर से संबंधित
• केंद्र क्लस्टर से संबंधित शीर्ष-दाएं और नीचे-बाएं क्लस्टर दोनों के चारों ओर भूरे रंग के हेलो।

Answer 1

यहां स्टार्टर है ... सर्कुलर भाग को खोजने के लिए circular Hough transform का उपयोग करें। इसके लिए मैं शुरुआत में threshold the image locally।

im=rgb2gray(imread('Ly7C8.png')); 
imbw = thresholdLocally(im,[2 2]); % thresold localy with a 2x2 window 
% preparing to find the circle 
props = regionprops(imbw,'Area','PixelIdxList','MajorAxisLength','MinorAxisLength'); 
[~,indexOfMax] = max([props.Area]); 
approximateRadius = props(indexOfMax).MajorAxisLength/2; 
radius=round(approximateRadius);%-1:approximateRadius+1); 
%find the circle using Hough trans. 
h = circle_hough(edge(imbw), radius,'same'); 
[~,maxIndex] = max(h(:)); 
[i,j,k] = ind2sub(size(h), maxIndex); 
center.x = j;  center.y = i; 

figure;imagesc(im);imellipse(gca,[center.x-radius center.y-radius 2*radius 2*radius]); 
title('Finding the circle using Hough Trans.'); 

चयन केवल क्या वृत्त के भीतर है:

[y,x] = meshgrid(1:size(im,2),1:size(im,1)); 
z = (x-j).^2+(y-i).^2; 
f = (z<=radius^2); 
im=im.*uint8(f); 

संपादित करें: एक जगह को देखकर सीमा यह क्षेत्र के लिए छवि शुरू करने के लिए

नज़र हिस्टोग्राम, यह पहली स्थानीय अधिकतमता ढूंढ रहा है, और वहां से दो अलग-अलग सेगमेंट तक, तब तक पुन: उपयोग कर रहा है bwlabel:

p=hist(im(im>0),1:255); 
    p=smooth(p,5); 
    [pks,locs] = findpeaks(p); 

    bw=bwlabel(im>locs(1)); 
    i=0; 
    while numel(unique(bw))<3 
    bw=bwlabel(im>locs(1)+i); 
    i=i+1; 
    end 


imagesc(bw); 

मध्य भाग अब चक्र से दो लेबल भागों बाहर लेने के द्वारा प्राप्त किया जा सकता है, और क्या मध्य हिस्सा होगा छोड़ दिया है (+ प्रभामंडल से कुछ)

bw2=(bw<1.*f); 

लेकिन कुछ मंझला छानने के बाद हम और अधिक reasonble कुछ पाने

bw2= medfilt2(medfilt2(bw2)); 

और एक साथ हम पाते हैं:

imagesc(bw+3*bw2); 

अंतिम भाग एक असली "त्वरित और गंदी", मुझे यकीन है कि उपकरणों के साथ आप पहले से ही इस्तेमाल किया आप बेहतर परिणाम मिल जाएगा है ...

Answer 2

कोई भी watershed transformation का उपयोग करके अनुमानित परिणाम प्राप्त कर सकता है।

एक और सरल विधि एक डिस्क संरचना तत्व के साथ मूल छवि पर एक रूपात्मक समापन प्रदर्शन करने के लिए है (: - यह उलटा छवि पर वाटरशेड है> जल (255 I) यहाँ एक उदाहरण परिणाम है कोई granulometries के लिए multiscale बंद कर सकते हैं) और फिर पूर्ण सर्कल प्राप्त करें। सर्कल निकालने के बाद और घटक घटाना आसान है।

se = strel('disk',3); 
Iclo = imclose(I, se);% This closes open circular cells. 
Ithresh = Iclo>170;% one can locate this threshold automatically by histogram modes (if you know apriori your cell structure.) 
Icircle = bwareaopen(Ithresh, 50); %to remove small noise components in the bg 

Ithresh2 = I>185; % This again needs a simple histogram.