SEM图像分割/聚类

Question

我想确定纳米结构的簇。 这是原始图像： http : //i.imgur.com/PDEcW4G.png群集应如下所示： http : //i.imgur.com/ZVPaf7p.gif

首选工具是Matlab。

背景资料

总体目标是区分前景和背景结构。 为了重建多孔介质的3D模型，从切片中获取SEM图像，然后将其二值化为固体和孔，最后在z方向上排成一行。 虽然识别固体很容易，但不幸的是毛孔显示出后续切片的固体。 因此，该想法是验证哪些结构改变，即特定切片的实体，而哪些不改变，则后续切片的实体。 由于逐个像素的比较由于结构的（纳米）漂移而不准确，因此对整个群集的比较有望得到更好的识别。

欢迎对整体方法提出建议和批评！

Answer 1

图像分割是一个难题。 不同的方法非常适合于不同的条件，我不确定您实际追求的“最佳”细分是什么。 如果您想在SEM中将“反射”与“不反射”分开，那么您是正确的-最好使用基于形态阈值的操作，如上面的评论中所述。 您始终可以使用imopen和imclose （在matlab中）以形态学方式打开和关闭图像（即连接或收缩结构）。

但是，总的来说，没有一种算法能在一组异构图像之间完美地工作。 最好的选择（最终）是使用核选项，并采用带有大量训练数据的机器学习方法。 查看这些图像，我现在还不清楚理想的解决方案应该是什么-这可能是一个不好的信号。

祝好运！