使用边缘检测和形态学检测细胞
这个例子展示了如何使用边缘检测和基本形态学来检测一个细胞。如果物体与背景有足够的对比度，那么在图像中可以很容易地检测到物体。
第一步:阅读图像
读的cell.tif图像，这是前列腺癌细胞的图像。图中有两个细胞，但只能看到一个完整的细胞。目标是检测或分割完全可见的细胞。
我= imread ('cell.tif'）;imshow（i）标题（原始图像的）;文本(大小(我,2),大小(我,1)+ 15,.．.图片由Alan Partin提供，.．.“字形大小”7“HorizontalAlignment”，'对'）;文字（大小（i，2），尺寸（i，1）+25，.．.．'约翰霍普金斯大学'，.．.“字形大小”7“HorizontalAlignment”，'对'）;
步骤2:检测整个单元格
待分割的物体与背景图像有很大的差异。计算图像梯度的操作人员可以检测到对比度的变化。为了创建一个包含分割单元的二进制掩码，计算梯度图像并应用一个阈值。
用边缘和Sobel算子计算阈值。调优阈值和使用边缘再次获得包含分割单元的二进制掩码。
[〜，阈值] =边缘（I，'sobel'）;fudgeFactor = 0.5;受虐妇女综合症=边缘(我'sobel'，阈值*柔软剂）;
显示生成的二进制梯度掩模。
imshow(受虐妇女综合症)标题('二进制渐变面膜'）
步骤3:放大图像
二值梯度蒙版显示了图像中高对比度的线条。这些线条并不能很好地勾勒出感兴趣的对象的轮廓。与原始图像相比，在渐变蒙版中，物体周围的线条有缝隙。如果使用线性结构元素放大Sobel图像，这些线性间隙将消失。创建两个垂直的线性结构元素strel函数。
se90 = strel (“行”，3,90）;se0 = strel（“行”3 0);
使用垂直结构元素和水平结构元素来扩展二元梯度掩模。的imdilate功能扩展了图像。
BWsdil = imdilate(BWs，[se90 se0]);imshow (BWsdil)标题(“扩张梯度面具”）
第4步：填补内部空白
扩张的梯度掩模非常好地显示细胞的轮廓，但细胞内部存在仍然存在孔。要填补这些孔，请使用imfer.函数。
bwdfill = imfill（bwsdil，'洞'）;imshow（bwdfill）标题（“填满洞的二值图像”）
步骤5:移除边界上的连接对象
感兴趣的细胞已经被成功分割，但它不是找到的唯一对象。对象可以删除连接到图像边界的任何对象imclearborder函数。要删除对角线连接，请设置连接中的连接imclearborder函数4．
BWnobord = imclearborder (BWdfill 4);imshow (BWnobord)标题('清除边框图像'）
第6步：平滑对象
最后，为了使分割出来的物体看起来自然，使用菱形结构元素对图像进行两次腐蚀，使物体平滑。创建菱形结构元素strel函数。
seD = strel (“钻石”，1）;bwfinal = imerode（bwnobord，sed）;BWFINAL = IMERODE（BWFINAL，SED）;imshow（bwfinal）标题（'分段图像'）;
步骤7:可视化分割
你可以使用labeloverlay函数在原始图像上显示掩码。
imshow（Labeloverlay（i，bwfinal））标题（“原始图像蒙版”）
显示分段对象的替代方法是绘制围绕分段单元的轮廓。使用绘制轮廓bwperim函数。
bwoutline = bwperim（bwfinal）;segout = i;SEGOUT（BWOUTLINE）= 255;imshow（segout）标题（概述了原始图像的）
另请参阅
imfer.|imclearborder|边缘|imdilate|imerode|bwperim|strel
相关话题
您还可以从以下列表中选择一个网站：
