如何拆分和合并错误分割的区域答案

【问题标题】：How to Split and Merge Erroneously Segmented Regions如何拆分和合并错误分割的区域
【发布时间】：2016-06-16 19:42:12
【问题描述】：

我已经对聚集细胞的图片进行了分水岭分割。似乎有许多细胞簇没有被充分分割或根本没有分割。也有单个单元格被过度分割。我可以使用哪些方法来合并过度分割的单个单元格并进一步分割分割不足的单元格簇？

编辑：通过确定单元格的面积是否在正常大小的单元格的某个平均范围内来确定单元格是过度分割还是分割不足的标准。我不确定这是否是个好主意。任何帮助将不胜感激，谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您不能期望零错误并完美分割一切。也许你有更小或更大的细胞。可能你的画质真的很差。

如果您知道单元格的面积在一定范围内，只需调整分水岭参数（阈值），直到平均估算的面积与您的先前知识一致。

如果你有非常大的部分（大面积，超过平均面积的两倍左右），让分水岭在本地以更高的阈值再次运行。

如果您在本地有非常小的分段，请让分水岭在本地以较小的阈值再次运行。

除了使用另一种算法，例如ilastik，它具有半自动分割功能，我不会做更多的事情。

【讨论】：

我知道完美的分割是不可能的，但问题是，错误的分割会干扰细胞的跟踪。您提到了调整阈值，但您指的是哪个阈值：二元阈值还是分水岭阈值？因为我不知道分水岭本身有一个门槛。
@Senyokbalgul 如果有不止一个门槛，你可以和他们一起玩，看看他们有什么影响。也许您还想尝试其他算法（例如 ilastik）。

【解决方案2】：

您必须决定什么是理想的或预期的细胞；显然它是一些没有曲率反转的圆形（即它没有反转方向）=简单的形状。为此，您可以使用圆形等形状特征：您需要确定您接受的圆形范围是多少。

对于分水岭，我认为进行过度分割可能会更好 - 然后可以根据组合形状是否满足标准（如上所述）来合并附近的形状。可以使用其他形状特征（伸长等）。

如果您进行细分，您别无选择（根据您使用的方法），只能对剩余的形状重复细分。

【讨论】：