저 대비 이미지 세분화 개선

Question

세분화해야하는 위상차 현미경 이미지가 있습니다. 배경 (그림 1)의 물체 사이의 대비가 부족하여 분할하기가 매우 어려워 보입니다. 나는 세포 (이미지 2)의 가시성을 높이기 위해 adapthisteq 함수를 사용했다. 세포 분열을 개선 할 수있는 방법이 있습니까?

normalImage = imread(fileName); 
channlImage = rgb2gray(normalImage); 
histogramEq = adapthisteq(channlImage,'NumTiles',[50 50],'ClipLimit',0.1); 
saturateInt = imadjust(histogramEq); 
binaryImage = im2bw(saturateInt,graythresh(saturateInt)); 
binaryImage = 1 - binaryImage; 

normalImage - 원시 이미지 histogramEq - 증가 가시성 이미지 binaryImage - 임계 값을 적용 할 이진화 된 이미지

Answer 1

전에, 나는를 사용하여 배경에서 다른 패턴을 분리하는 것 흰색 모자입니다. here the result을 참조하십시오. 그럼 너 stretch the histogram.

그런 다음 수행 한 작업을 적용 할 수 있습니다.

Answer 2

저는 FiReTiTi의 답변을 구축하고 싶습니다. 아래 코드와 스크린 샷이 있습니다. 나는이 사용 OpenCV의 3.0.0

import cv2 

x = 'test.jpg' 
img = cv2.imread(x, 1) 
cv2.imshow("img",img) 

#----converting the image to grayscale 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
cv2.imshow('gray', gray) 

#----binarization of image 
ret,thresh = cv2.threshold(gray,250,255,cv2.THRESH_BINARY) 
cv2.imshow("thresh",thresh) 

#----performing adaptive thresholding 
athresh=cv2.adaptiveThreshold(thresh, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) 
cv2.imshow('athresh', athresh) 

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(7, 7)) 

#----morphological operation 
closing = cv2.morphologyEx(athresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 
cv2.imshow('closing', closing) 

했을

#----masking the obtained result on the grayscale image 
result = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask= closing) 
cv2.imshow('result ', result)