这里介绍一种使用分水岭算法对图像进行分割的方法。还有很多其他操作可以进行(例如,如果细胞尚未完成细胞质分裂,则将具有两个细胞核的细胞融合),但以下步骤应该能让你对此有第一印象。
(1)确定细胞与背景的阈值,细胞核的阈值。
%# read image
img = imread('http://i.stack.imgur.com/nFDkX.png');
%# normalize to 0...1
imgN = double(img-min(img(:)))/(max(img(:)-min(img(:))));
th1=graythresh(imgN);
th2 = graythresh(imgN(imgN>th1));
cellMsk = imgN>th1;
nucMsk = imgN>th2;
figure,imshow(cellMsk+nucMsk,[])
(2) 平滑原始图像(以避免过分分割)并将细胞核作为最小值施加
[xx,yy]=ndgrid(-5:5,-5:5);
gf = exp((-xx.^2-yy.^2)/20);
filtImg = conv2(imgN,gf,'same');
figure,imshow(filtImg,[])
filtImgM = imimposemin(-filtImg,nucMsk);
(3) 流域、遮罩单元格和显示
ws = watershed(filtImgM);
ws(~cellMsk) = 0;
lblImg = bwlabel(ws);
figure,imshow(label2rgb(lblImg,'jet','k','shuffle'));
(4) 现在您可以在标记图像上使用REGIONPROPS来提取您想要的统计信息。