錠剤を背景から分割

最近、画像処理を始めて、大学院に関連するコースを受講しました。しかし、私はすでにこの問題についてあまり情報を必要としないプロジェクトを持っていますが、着実に進歩しました。錠剤をそれぞれの背景からセグメント化しようとしています。背景が対照的な画像の場合、大津の方法を使用して錠剤を分割することができました。背景が似ている画像に関しては、大津の方法はうまくいきません。私はセグメンテーションに関してかなりの数の論文を読んでいますが、私が読んだほとんどの論文は、画像の種類に応じて手動のしきい値を使用しています。正しいしきい値を検出し、自動的に画像にしきい値を設定し、シード成長やクラスタリングなどの手法を使用して画像をセグメント化することは可能ですか？

私が使ってきた色空間はL a b *ですので、自分が使いたい色空間をお勧めしてもらえれば幸いです。

問題の画像：

オリジナル1

結果1

オリジナル2

結果2

オリジナル3

結果3

しきい値処理アプローチを使用する場合、3番目のサンプル画像のように大きな照明の変化がある場合は、適応しきい値処理方法を使用する必要があります（ここでdspの質問）。

また、色空間を試してみるのも簡単です。画像をさまざまな色空間に分解するスクリプトは、数行以内にする必要があり、多くの画像ビューアにそのオプションがあります。最良のものは、視覚的に判断するだけの簡単なものでなければなりません。色空間について読みたい場合は、ここに anothrt good dsp questionがあります。

最後に、別の方法を試してみることもできます。1つのアイデアは、不完全なセグメンテーションを行ってからエッジ検出を行い、最後に円のハフ変換などを使用して（不完全な）円弧でもうまく機能するようにすることです。（もちろん、このアイデアは丸薬にのみ適用されます）

OpenCVライブラリのCircle Hough変換は、このアプリケーションに適しています。あなたはいくつかの半径を実行する必要がありますが、最良のハフ応答はあなたに薬の境界と中心を与えます。非円形の丸薬を見つけるには、一般化されたハフ変換を使用する必要があることに注意してください。錠剤が端点を塞いだり欠けていたりしても機能します。

閾値処理はこれに対する悪い解決策である可能性があります。フィールドでは、閾値が錠剤を背景から分離しない状況に陥る可能性があるため、エッジのグループの相対位置に依存するアルゴリズムが優れている理由です。

この問題を解決するには、背景と前景を分離する必要があります。これが解決策です、私はあなたに提案します：

1）画像をRGBからグレースケールに変換します。私たちが呼ぶ画像を取得しますI1。

2）形態学的フィルターを適用し、大きな半径を使用して侵食し、最終的に数回==>侵食によって錠剤を消去し、背景のみを取得します。新しい画像を取得しI2ます。

3）を引くI2とI1、フォアグラウンド、つまり錠剤が得られます。

4）別の形態学的フィルターを適用して、取得した錠剤の穴を埋めます。

5）形態学的フィルター、侵食、小さな半径を適用して、孤立したピクセルを削除します。

この方法では、しきい値、形状検出、カラーセグメンテーションなどは必要ありません。