删除或最小化图像中的重叠答案

【问题标题】：remove or minimize the overlapping in image删除或最小化图像中的重叠
【发布时间】：2019-09-14 11:33:23
【问题描述】：

我正在开展一个项目，当颗粒从采矿业的传送带上落下时，图像中颗粒重叠的可能性很高。我还在研究硬件系统以尽量减少重叠，但图像可能有一定程度的重叠。我正在使用 imageJ Fiji 分享我的原始图像和处理后的图像。请在这方面给我一个好的方向。Sample image after Processing in ImageJ和 Raw Picture。我的目标是找出每个粒子的大小和形状。这只有在我成功消除粒子之间的重叠时才有可能。谢谢。

【问题讨论】：

尝试详细说明您的问题，这将是一个更好的问题！例如，您想要达到的预期结果是什么，您会得到什么
@Simson 感谢您的回复。我已经修改了我的方案，如果您收到问题陈述或者对您来说仍然模棱两可，请告诉我。

标签： imagej fiji

【解决方案1】：

您正在寻找的粒子分裂是分水岭分析。鉴于您似乎想要在 2D 中进行详细量化，您可以考虑查看 BioVoxxel 插件，您可以通过“更新...”命令将其添加到您的 FIJI 安装中，然后添加更新站点。

插件的 ImageJ 站点在这里：https://imagej.net/BioVoxxel_Toolbox

它包含一个扩展的粒子分析器（用于 2D 图像），以及一个很好的分水岭函数，它应该适用于您尝试分割的形状。它可能不会完美地分割它们，但如果重叠不是太高，它应该足以满足您的目的。

【讨论】：

非常感谢。我已经研究过了，我认为这可能是一个很好的起点，谢谢。
您提供的解决方案对我有用。 BioVoxxel 确实可以为这些问题提供惊人的解决方案。

【解决方案2】：

您可以采取的一种更长期、更复杂的方法是使用上述 BioVoxxel 插件，或者甚至只是您已经在做的事情，为神经网络创建一个训练集，它会在即时的。就像我说的，更多的参与，而不是问题的确切答案，但随着时间的推移，也许是一个更有效/更准确的解决方案。如果您对此感兴趣，我或许可以为您指明正确的方向。

【讨论】：

首先感谢您的回答。对此，我真的非常感激。你的意思是说我需要为神经网络开发一个训练集并尝试保持形状。我熟悉机器学习技术，但我可能需要对这个特定问题有一个很好的理解。我们如何在使用 imageJ 或 matlab 的同时准确地维护训练数据集。我一直在考虑使用机器学习，因为它可以随着时间的推移改善结果。但如果你能帮助我，我肯定会感激的。谢谢。
嘿萨尔曼，我是这个领域的初学者，但是，根据我有限的理解，如果上述方法对您产生适当的结果，您将产生一个培训随着时间的推移，只要您保留原件，您就可以轻松分辨哪个原件对应哪个处理后的图像。它在短期内无助于解决您的问题，但从长远来看，它可能会使事情变得更容易。至于 ML 工具，我听说过关于 openCV、TensorFlow 和 PyTorch 的好消息（最后一个似乎很快就流行起来了）
如果您熟悉 Python，请查看此链接：scikit-image.org/docs/stable/auto_examples/segmentation/…
谢谢。我一定会调查并给你反馈谢谢。
BioVoxxel 为我工作。非常感谢您提供的支持，非常感谢。