低コントラスト画像セグメンテーションの改善

Question

私は、セグメント化する必要のある位相差顕微鏡画像を持っています。背景（画像1）からのオブジェクトの間のコントラストの欠如のためにそれらを分割することは非常に難しいようです。私は細胞の可視性を高めるために関数adapthisteqを使用しました（画像2）。細胞のセグメンテーションを改善する方法はありますか？

normalImage = imread(fileName); 
channlImage = rgb2gray(normalImage); 
histogramEq = adapthisteq(channlImage,'NumTiles',[50 50],'ClipLimit',0.1); 
saturateInt = imadjust(histogramEq); 
binaryImage = im2bw(saturateInt,graythresh(saturateInt)); 
binaryImage = 1 - binaryImage; 

normalImage - 原画像 histogramEq - 増加可視画像 二値 - 二値化画像

Answer 1

閾値を適用する前に、私が使用して、背景とは異なるパターンを分離することになります白いトップハット。 here the resultを参照してください。その後、あなたはstretch the histogramです。

あなたがしたことを適用することができます。

Answer 2

私はFiReTiTiの答えを構築したいと思います。私は以下のコードといくつかのスクリーンショットを持っています。私は、この使用してOpenCVの3.0.0

import cv2 

x = 'test.jpg' 
img = cv2.imread(x, 1) 
cv2.imshow("img",img) 

#----converting the image to grayscale 
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
cv2.imshow('gray', gray) 

#----binarization of image 
ret,thresh = cv2.threshold(gray,250,255,cv2.THRESH_BINARY) 
cv2.imshow("thresh",thresh) 

#----performing adaptive thresholding 
athresh=cv2.adaptiveThreshold(thresh, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) 
cv2.imshow('athresh', athresh) 

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(7, 7)) 

#----morphological operation 
closing = cv2.morphologyEx(athresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 
cv2.imshow('closing', closing) 

を行っています

#----masking the obtained result on the grayscale image 
result = cv2.bitwise_and(gray, gray, mask= closing) 
cv2.imshow('result ', result)