Matlab中标记控制的分水岭算法中的过分割问题

Question

Matlab中标记控制的分水岭算法中的过分割问题

matlabimage-processing

8

我在使用Matlab实现标记控制的分水岭算法时遇到了问题。

输入图像是一个二进制掩模，其中包含两个聚类对象。另一张图像是另一个二进制图像，其中白色区域表示标记。

marker

然后我尝试使用标记控制的分水岭算法来分割聚类对象。代码如下：

bw=imread('Im.jpg'); % read image
bwMarker=imread('Marker.jpg');% read marker
bw(bwMarker)=0; % impose the marker on the image
L=watershed(bw);% do the watershed
%% plot
rgb = label2rgb(L,'jet',[.5 .5 .5]);
figure(2), imshow(rgb,'InitialMagnification','fit')
title('Marker Controlled Watershed transform ')

结果显示在这个图表中。

enter image description here
它将对象分成两部分，但形状不完整。我想得到整个对象，但只是一条线将两个对象分开（如下所示）。有人能帮我吗？谢谢。

enter image description here

追加问题：感谢yoda提供答案。然而，在这种情况下，使用“cityblock”进行距离变换是好的，但如果我们使用“euclidean”，它会导致过度分割。因为分水岭将取决于图像中的局部最小值，并且巧合的是，“cityblock”距离变换会产生正确数量的局部最小值。如果我们将“cityblock”应用于其他图像，则也会导致过度分割。现在让我们看看yoda的代码：

img=im2bw(imread('http://i.stack.imgur.com/qrYCL.jpg'));

imgDist=-bwdist(~img,'cityblock');
imgDist(~img)=-inf; 

% check local minimums
BW = imregionalmin(imgDist);
figure(1), imshow(BW);  
title('Regional Minima in Original Image');

imgLabel=watershed(imgDist);

以下是本地最小值和结果的展示：

请注意，在左侧图像中，局部最小值显示为白色区域。可以观察到聚类对象中仅有两个本地最小值。这导致了良好的结果。

现在，让我们通过使用“欧几里得距离”来查看距离变换。

imgDist=-bwdist(~img);
imgDist(~img)=-inf; 

% check local minimums    
BW = imregionalmin(imgDist);
figure(1), imshow(BW);  
title('Regional Minima in Original Image');

imgLabel=watershed(imgDist);    

imshow(imgLabel==0,'InitialMagnification','fit')

本地最小值和结果如下图所示：

enter image description here

请注意，在左侧的图中，局部最小值显示为白色区域。观察到在聚类对象区域中有许多局部最小值，这导致了过度分割的结果。

过度分割是因为分水岭将首先检查图像中的局部最小值，然后根据局部最小值执行分水岭操作。请注意，如果局部最小值太多，超过所需的分割对象，就会导致过度分割。提出了标记控制的分水岭来替换原始局部最小值并实现更好的结果（因为每个标记将表示一个所需的分割对象）。但是我不知道如何施加“标记”以抑制原始局部最小值，使图像仅具有由“标记”指定的局部最小值。谢谢。

- Cheung

2个回答

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这是我在Mathematica中处理的方式。希望您可以理解。

i1 = Binarize@Import["http://i.stack.imgur.com/qrYCL.jpg"];
marker = Binarize@Import[  "http://i.stack.imgur.com/CMI6Z.jpg"]; 

ImageMultiply[i1, WatershedComponents[i1, marker] // Colorize]

enter image description here

- Dr. belisarius

1

不确定Mathematica的答案在这里是否适用。"希望你能翻译"并没有特别有帮助。 - Dang Khoa

4

许多 MATLAB 用户之前对我的 Mathematica 回答非常感激，因为图像处理很相似。例如，可以查看 https://dev59.com/dVXTa4cB1Zd3GeqPzjyk#6259407、https://dev59.com/I1vUa4cB1Zd3GeqPqy_2#7390040 和 https://dev59.com/F2025IYBdhLWcg3w1JmG#6240992。例如，在最后一个问题中，另一个用户（Amro）发布了翻译。因此，我想我的 MATLAB 标签下的回答还是有用的。 - Dr. belisarius

嗨，belisarius，我不懂Mathematica，但还是谢谢你的回答。 - Cheung

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可以查看英文原文，
原文链接

- user616736 · Accepted Answer

解决方案2：使用基于标记的分水岭算法：

您可以使用函数imimposemin强制使局部最小值处于标记位置。您需要稍微修改下面解决方案1中的代码，将第一个imDist ...行替换为

imgDist=-bwdist(~img);
imgDist=imimposemin(imgDist,marker);

其余代码相同。您应该得到以下分割：

enter image description here

解决方案1：使用曼哈顿距离：

这是MATLAB中的一种解决方案，可将您的两个集群分开：

img=im2bw(imread('http://i.stack.imgur.com/qrYCL.jpg'));

imgDist=-bwdist(~img,'cityblock');
imgDist(~img)=-inf;    
imgLabel=watershed(imgDist);    

imshow(imgLabel==0,'InitialMagnification','fit')

enter image description here