连接物体分割问题(truncated watershed method)

连接物体分割问题(truncated watershed method)

连接物体分割在医学图像处理当中的一个非常常见的应用，如处理细胞粘连，本文就一个具体例子试图与大伙探讨一下这个有趣的问题（注：图片由会友刘yan?提供）。程序代码并不复杂，

         

        图（1）            

  

图（2）

      

图（3）

 
首先对输入图片(图1)进行预处理得到图2， 对图2做分水岭分割，得到图3。图3已经非常接近我们需要的结果，颜色较亮的发条可以认为是应该去除的噪声， 对于该例子可以用利用面积信息(如regionprops函数)很轻易的去除掉得到想要的结果。
note： 与传统的分水岭分割不同(参见help watershed-->2d example)，这里加入了一个很简单的修正语句：“invd_map(invd_map < -MIN_DIST) = -inf;”
有待改进的地方：
1.输出的结果不是很完美，如亮彩色的发条， 如何改进？各位有没有更好的办法？
2.关键语句中的MIN_DIST如何选择，在这里我用的是try&fail的方法得到40，有没有可能开发出自动选择该参数的方法？
3.各位有没有更简洁的办法？

代码（matlab）：

function res = partition_jointObjs(im)%Effect: partition the joint objs into the originally independent obj.%inputs: %im:  input bw image%output:%res: integert matrix indicating the partitioned objs%Author: Su dongcai at 2011/12/28MIN_SIZE = 5;MIN_DIST = 40;%0. pre-process:im = im(:, :, 1);se = strel('disk', 5);im = ~im; im = imclose(im, se);im = imfill(im, 'holes');figure, imshow(im), title('smoothed image');%1. calculate the inverse distance mapinvd_map = -bwdist(~im);%truncate the distance map:min_dist = min(invd_map(:));invd_map(invd_map < -MIN_DIST) = -inf;invd_map(~im) = -inf;res = watershed(invd_map);%displaying:rgb = label2rgb(res);figure, imshow(rgb), title('partitioned image');