Идентификация клеточной мембраны в изображении IF

Question

Я борюсь с очень сложной проблемой.

У меня есть некоторые изображения (изображения иммунофуоресценции), которые представляют собой некоторые белки, и мне нужно идентифицировать «внешнюю» мембрану этих белков. Проблема показана на изображениях ниже. Наружная мембрана представлена ​​красная дорожка в изображении B, и я должен идентифицировать его (внешняя мембрана не является однородной, но оно имеет различную толщину вдоль пути)

Я не могу использовать порог, потому что я должен включать ВСЕ пиксели внутри мембраны (порог создает отверстия, а потому, что некоторые пиксели внутри мембраны имеют одинаковые значения других пикселей вне мембраны).

Я попытался использовать алгоритм Canny и множество алгоритмов обнаружения границ, но результаты неприемлемы; они не могут идентифицировать мембрану, даже если я пробую небольшую часть.

Я пробовал другой путь.

Я определил внешний путь, используя марш-квадрат. Для каждой двух точек марширующего квадрата я нахожу отрезок, нормальный два сегмента, определяемого этими двумя точками. Я проанализировал профиль вдоль этих «нормальных» сегментов, и для каждого профиля я выбрал две точки, содержащие мембрану (как на рисунке C). Результат не является хорошим, потому что я не могу покрыть всю мембрану, и нелегко аннулировать профиль, чтобы решить, где начинается и заканчивается мембрана. Это то, что я получаю: Может ли кто-нибудь предложить алгоритм или какую-то идею решить эту проблему?

Другие подобные изображения:

Answer 1

Would что-то нравится эта работа? Это отнюдь не ответ, но я не могу публиковать все как комментарий.

Этот код находится на C++, и для его запуска вам потребуется установить OpenCV, который, если у вас есть визуальная студия, может быть выполнен через NuGet.

Код, полученный мной от here.

int main() 
{ 
    Mat image; 
    image = imread("path to image", 1); 
    Mat original = image.clone(); 
    //Sharpen the image. This should ease edge detection. The the higher the second value, the sharper the image will be. 
    cv::addWeighted(image, 20.0, image, -0.5, 0, image); 
    //Blur the image slightly. This should handle internal edges. The higher the last value will be, the more blurred the image will be. 
    cv::GaussianBlur(image, image, cv::Size(0, 0), 2); 
    namedWindow("Display window", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 

    Mat gray; 
    cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY); 
    Canny(gray, gray, 100, 200, 3); 
    /// Find contours 
    vector<vector<Point> > contours; 
    vector<Vec4i> hierarchy; 
    RNG rng(12345); 
    findContours(gray, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); 
    /// Draw contours 
    Mat drawing = Mat::zeros(gray.size(), CV_8UC3); 
    Scalar color = Scalar(0, 0, 255); 
    for (int i = 0; i< contours.size(); i++) 
    {  
     drawContours(original, contours, i, color, 2, 2, hierarchy, 0, Point()); 
    } 

    imshow("Result window", original); 
    waitKey(0); 
    return 0; 
} 

Учитывая ниже:

Урожайность

Answer 2

Для примера изображения, Gimp-нечеткие выбирать инструменты, кажется, найти вне белка достаточно хорошо (см. ниже - но, возможно, это так, потому что оно уже уменьшено? Можете ли вы отправить образцы оригинального изображения?).Так что я хотел бы попробовать что-то вроде следующего

1. Используйте вариацию flood fill найти внешнюю границу
2. Для двух точек рядом друг с другом на внешней границе, определить нормальные и маршировать, пока значения не перестанут идти затем до тех пор, пока значения не прекратятся.