(1) cell image : 원본 영상을 이진화(Otsu-알고리즘)시킨 결과다. 두 군데서 셀이 겹쳤다. 단순히 connected component labeling을 적용해서는 이를 분리할 수 없다.
(2) distance transform : distance 변환 결과에 blurring을 추가한 결과다. distance 변환은 셀 외부는 셀로부터의 거리를, 셀 내부는 배경으로부터의 거리의 음의 값을 취한 후 전체적으로 다시 리스케일한 것이다. blurring은 watershed 알고리즘이 보다 정확히 동작하는데 필요하다.
(3) watershed segmentation: 분할된 영역의 label이 나온다(경계 label=0). 이 label을 가지고 false coloring을 한 결과다. 이 알고리즘은 논문 "The Watershed Transform: Definitions, Algorithms and Parallelization Strategies", Jos B.T.M. Roerdink and Arnold Meijster의 내용을 구현한 것이다. 8-방향 픽셀 연결성을 이용했다.
(4) final result; watershed 결과를 mask로 이용해서 이미지를 분할한 것이다. 겹친 cell이 분리되었다.
다른 예:
* http://blog.naver.com/helloktk/80051779331 에서 옮긴 자료.
* 구현: https://kipl.tistory.com/66
Watershed Algorithm 구현
적용 예는 http://kipl.tistory.com/1 std::vector sort_pixels(std::vector &img, std::vector &sorted) ;// img의 픽셀 위치를 gray값이 커지는 순서로 정렬하고, cumulative histogram chist를 반함함.// chist은 sorted img
kipl.tistory.com
Watershed Segmentation
gradient 대신 negate시킨 distance map을 사용한다.경계영역 처리를 보완해야 한다.distance-map을 충분히 smooth하게 만들어야 한다: mean-filter 반복 적용.참고: https://kipl.tistory.com/66의 구현보다 단순하지만
kipl.tistory.com
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