クラスタ化されたセルの画像に対してウォーターシェッドのセグメンテーションを実行しました。セグメント化されていないか、全くセグメント化されていない多くのクラスターがあるようです。オーバーセグメンテーションされた単一セルも存在する。オーバーセグメンテーションされた単一セルをマージし、セルの下位クラスターをさらに分割するにはどのような方法を使用できますか？誤って分割されたリージョンを分割してマージする方法
編集：セルがオーバーまたはアンダーグラウンド化されているかどうかを判断する基準は、セルの面積が通常のサイズのセルの特定の平均範囲内にあるかどうかを判断することによって行われます。私はこれが良い考えであるかどうか分からない。助けていただければ幸いです。あなたはあなたのための理想的な、または予想される細胞であるかを決定する必要が
エラーをゼロにし、すべてを完全にセグメント化することは期待できません。たぶんあなたはより小さいまたは大きい細胞を持っています。多分あなたの画質は本当に悪かったでしょう。
細胞がある範囲の面積を持っていることがわかっている場合、平均して推定面積があなたの事前の知識と一致するまで、流域パラメータ（閾値）を適応させるだけです。
本当に大きなセグメント（面積が大きい、平均面積の2倍以上）があれば、より高いしきい値で地元の河川を再び実行させることができます。
セグメントが本当に小さい場合は、しきい値を小さくしてローカルに再度実行してください。
たとえば、半自動セグメンテーションを持つilastikのような別のアルゴリズムを使用する以外は、これ以上は行いません。
完璧なセグメンテーションは起こりそうにないと思いますが、問題は、誤ったセグメンテーションがセルのトラッキングに干渉することです。あなたは、しきい値の適応について言及しましたが、どちらのしきい値を参照しているか：バイナリしきい値または流域しきい値？私は流域そのものが閾値を持っていることに気づいていなかったからです。 – Senyokbalgul
@Senyokbalgul複数のスレッシュホールドがある場合は、それらのすべてで再生して、どのような影響があるかを確認できます。他のアルゴリズムを試してみたいかもしれません（例えば、ilastik）。 – Trilarion
。見た目には、曲率の反転がない（すなわち、それは方向の反転なしに回る）=単純な形状を有するそのいくらかの丸い形状である。そのためには、円形度などの形状特徴を使用することができます。受け入れる円形度の範囲は何かを決定する必要があります。
流域では、過分割の方が良いかもしれないと思う - 近いところにあるシェイプは、結合されたシェイプが上記のように基準を満たすかどうかに基づいてマージできます。他の形状特徴を使用することができる（伸長等）。
アンダーグラゲーションの場合は、（使用している方法で）選択肢がなく、残りのシェイプでセグメンテーションを繰り返す必要があります。
答えはこのイメージから明らかになるはずです。スプリットする場所と条件を指定せずにマージする場所を推測する方法はまったくありません。ランダムに多分？ –
元の画像は結果を理解するのに本当に便利です。一般に、結果が超過/過小セグメント化されている場合は、マーカーで作業する必要があります。あなたがうまくできないならば、確率的流域は「いつか」の解決策です。 – FiReTiTi
オリジナルのイメージは見た目の良い構造だったようです - それはできますか？あなたは細胞がいくつかの丸いオブジェクトなどと思っています - それは推測です – gpasch