Научная обработка изображений (в ImageJ) — советы по удалению фона

У меня есть куча фильмов о расщеплении бактерий, и я должен отследить их, обнаружить расщепление и так далее.

Теперь, я новичок в этой области, поэтому я ищу первоначальные советы о том, как действовать.

Я приложил несколько скриншотов.

Для первой части мне нужно избавиться от фона. Как я могу это сделать? Инструмент ImageJ кажется многообещающим (лучше сказать подавляющим), и я бы предпочел использовать его, так как я буду разрабатывать на Java, поэтому я был бы признателен за некоторые советы от гуру ImageJ.

Вот некоторые варианты, которые я нашел до сих пор, но я не могу заставить их работать во всех случаях:

Посоветуйте, пожалуйста, как лучше всего избавиться от бг в этих различных случаях.

Спасибо,

Игорь


background-image image-processing imagemagick imagej background-subtraction
person igorludi    schedule 10.05.2012    source источник
comment
Простое сомнение: вы дали ссылку с сайта Matlab, которая является довольно хорошей демонстрацией. Тогда почему ты не можешь это использовать?   -  person Abid Rahman K    schedule 10.05.2012
comment
Также как насчет использования OpenCV? Это также java API.   -  person Abid Rahman K    schedule 10.05.2012
comment
Я ищу бесплатное решение, которое я могу интегрировать с java.   -  person igorludi    schedule 10.05.2012

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вам нужно сегментировать и отслеживать бактерии. Есть много способов сделать это. Это исследовательская проблема, о которой в настоящее время публикуются публикации.

Одним из подходов, который иногда работает хорошо, является алгоритм «водораздела». Вкратце, можно представить изображение как трехмерную поверхность со значениями пикселей, обозначающими высоту. Затем вы постепенно выливаете воду на поверхность и ждете, когда она перетечет из одного водосбора в другой. Там, где это происходит, у вас есть два региона. Вот ссылка, демонстрирующая это: алгоритм водораздела в Matlab

Вы также можете рассмотреть методы установки уровня, поскольку они, как правило, работают лучше с меньшей настройкой. Наиболее известен активный контурный метод Чана и Весе.

Вот что я получаю, запуская Chan-Vese на вашем образе без дополнительной работы:

исходное изображение преобразовано в серый цветвывод чан-весе

Оба алгоритма сегментации потребуют, чтобы вы сделали что-то особенное, чтобы заставить его правильно работать с вашими изображениями.

Когда у вас есть полное видео движения бактерий, вы можете добиться большего успеха. Для вычитания фона вы можете заглянуть в «Надежный PCA».

www-stat.stanford.edu/~candes/papers/RobustPCA.pdf< /а>

www.cds.caltech.edu/~ipapusha/pdf/robust_pca_apps.pdf< /а>

http://users.cms.caltech.edu/~mccoy/code/

который получил много внимания для этого приложения.

person dranxo    schedule 10.05.2012