从背景中分割药丸

我最近刚开始使用图像处理，并在研究生院学习了与之相关的课程。但是我已经有一个项目要做，没有太多有关该主题的信息，但是我取得了一些稳定的进展。我正在尝试从各自的背景细分药丸。对于具有对比背景的图像，我已经能够使用Otsu的方法对药丸进行细分。对于具有相似背景的图像，大津的方法不太奏效。我已经阅读了很多有关分割的论文，但是我阅读的大多数论文都根据图像类型使用了手动阈值。是否有可能检测到正确的阈值并自动对图像进行阈值处理，并使用诸如种子生长或聚类的技术对图像进行分割？

我一直在使用的色彩空间是L a b *，因此，如果您能推荐我也应该使用的适当色彩空间，我将不胜感激。

有问题的图像：

原件1

结果1

原版2

结果2

原3

结果3

如果要使用阈值化方法，则在第三个示例图像（此处为dsp问题）中存在较大的光照变化时，应使用自适应阈值化方法。

另外，您应该尝试使用色彩空间，这很容易：将图像分解为不同色彩空间的脚本的长度不应超过几行，并且许多图像查看器都提供了该选项。最好的选择应该易于从视觉上确定。如果您想阅读色彩空间，这里还有一个很好的dsp问题。

最后，您可能想尝试一种不同的方法。一个想法是做一个不完美的分割，然后进行边缘检测，最后对圆使用类似Hough变换的方法，这种方法在（不完整的）圆拱上也能很好地工作。（这个想法当然只适用于圆形药丸）

来自OpenCV库的Circle Hough转换非常适合此应用程序。您将必须运行多个半径，但是最佳的霍夫响应将为您提供药丸的边界和中心。请注意，您将必须使用广义霍夫变换来查找非圆形药丸。即使药丸已经遮挡或缺少边缘点，它也会起作用。

阈值处理可能是一个不好的解决方案，因为在野外您可能会遇到没有阈值会将药丸与背景分开的情况，这就是为什么依赖于边缘组相对位置的算法更优越的原因。

要解决此问题，您需要将背景和前景分开。这是解决方案，我建议您：

1）将图像从Rgb转换为灰度；您将获得我们称为的图像I1；

2）应用形态学过滤器，使用大半径腐蚀，最终几次==>您应该通过腐蚀擦除药丸并仅获取背景；您将获得一个新图像I2；

3）减去I2到I1，你将获得的前景，即避孕药;

4）应用另一个形态学过滤器填充您获得的药丸中的任何孔；

5）应用形态学滤镜，腐蚀小半径以去除任何孤立的像素。

此方法不需要任何阈值，形状检测，颜色分割或其他任何方法。