使用边缘检测和形态学检测细胞
R2026b此示例说明如何使用边缘检测和基本形态学检测细胞。如果某目标与背景有足够的对比度，则可以在图像中轻松检测到该目标。
步骤 1：读取图像
在 cell.tif 图像中读取，这是一个前列腺癌细胞的图像。此图像中存在两个细胞，但只有一个细胞完整显示。目标是检测或分割完整显示的细胞。
I = imread("cell.tif"); imshow(I) title("Original Image") text(size(I,2),size(I,1)+15, ... "Image courtesy of Alan Partin", ... FontSize=7,HorizontalAlignment="right") text(size(I,2),size(I,1)+25, .... "Johns Hopkins University", ... FontSize=7,HorizontalAlignment="right")
步骤 2：检测整个细胞
要分割的目标与背景图像的对比度相差很大。计算图像梯度的算子可以检测到对比度的变化。要创建包含分割后的细胞的二值掩膜，请计算梯度图像并应用一个阈值。
使用 edge 和索贝尔算子计算阈值。调整阈值，再次使用 edge 获得包含分割后的细胞的二值掩膜。
[~,threshold] = edge(I,"sobel"); fudgeFactor = 0.5; BWs = edge(I,"sobel",threshold * fudgeFactor);
显示生成的二元梯度掩膜。
imshow(BWs)
title("Binary Gradient Mask")
步骤 3：膨胀图像
二元梯度掩膜显示图像中高对比度的线条。这些线条没有很好地描绘出感兴趣的目标的轮廓。与原始图像相比，梯度掩膜中目标周围的线条有间隙。如果使用线性结构元素膨胀索贝尔图像，这些线性间隙将消失。使用 strel 函数创建两个垂直线性结构元素。
se90 = strel("line",3,90); se0 = strel("line",3,0);
先后使用垂直结构元素和水平结构元素，来膨胀二元梯度掩膜。使用 imdilate 函数膨胀图像。
BWsdil = imdilate(BWs,[se90 se0]);
imshow(BWsdil)
title("Dilated Gradient Mask")
步骤 4：填补内部间隙
膨胀的梯度掩膜很好地显示了细胞的轮廓，但细胞内部仍有小孔。要填充这些孔洞，请使用 imfill 函数。
BWdfill = imfill(BWsdil,"holes"); imshow(BWdfill) title("Binary Image with Filled Holes")
步骤 5：删除边界上的连通目标
感兴趣的细胞已成功分割，但它不是被发现的唯一目标。可以使用 imclearborder 函数删除任何与图像边界连通的目标。要删除对角线连通，请将 imclearborder 函数中的连通性设置为 4。
BWnobord = imclearborder(BWdfill,4);
imshow(BWnobord)
title("Cleared Border Image")
步骤 6：平滑处理目标
最后，为了使分割后的目标看起来自然，用菱形结构元素对图像腐蚀两次来平滑处理目标。使用 strel 函数创建菱形结构元素。
seD = strel("diamond",1); BWfinal = imerode(BWnobord,seD); BWfinal = imerode(BWfinal,seD); imshow(BWfinal) title("Segmented Image")
步骤 7：可视化分割
您可以使用 labeloverlay 函数在原始图像上显示掩膜。
imshow(labeloverlay(I,BWfinal))
title("Mask Over Original Image")
显示分割后的目标的另一种方法是在分割的细胞周围绘制轮廓。使用 bwperim 函数绘制轮廓。
BWoutline = bwperim(BWfinal);
Segout = I;
Segout(BWoutline) = 255;
imshow(Segout)
title("Outlined Original Image")
另请参阅
imfill | imclearborder | edge | imdilate | imerode | bwperim | strel
