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我有從細胞培養移動哺乳動物細胞的timelapse圖像,我試圖用Matlab設計細胞的跟蹤算法。我正在嘗試尋找一種簡單且易於實現且處理時間較少的算法。最重要的是,我寧願使用一種只需要最少數學理解的算法。到目前爲止,我發現卡爾曼濾波器對於運動跟蹤非常流行,但我想知道更多關於這種應用程序的不同可用選項。任何動態信息,或者可以從圖片參數是有限的:面積,重心等簡單物體跟蹤Matlab算法

Here is an example of what a typical image might look like (but with less background noise than this particular image from the web

我也想知道分割和跟蹤的確切關係,因爲這是一個有點不清楚了我。細分是追蹤的必要的初步步驟?或者在沒有分割步驟的情況下進行跟蹤?

我非常感激,如果有人可以建議任何追蹤算法,這將不會太複雜的實施。任何幫助表示讚賞..謝謝!

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「需要最少的數學理解」 - 這對卡爾曼濾波器來說不太合適。這不是一個可以插入數據的公式。你必須瞭解它的工作原理並提供很多參數。 –

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是的,在學習了更多關於卡爾曼濾波器之後,我意識到了這一點。在細胞跟蹤方面我會期待什麼樣的參數?我認爲它只需要一些例如3個模型參數矩陣和位置,速度和控制輸入(加速度)的初始條件。請告訴我,如果我錯了,謝謝。 – Senyokbalgul

回答

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傳統上,分割一直是追蹤的關鍵第一步。分割的想法是識別感興趣的對象。這個任務通常受到獲取圖像中存在噪聲的挑戰。因此,人們通常應用多個降噪濾波器(例如,高斯模糊)以儘可能多地去除噪聲,並因此使分割算法的生活更容易。

分割步驟後得到的圖像是二值圖像。在右下方,您會看到一個分段圖像。

left: original image, right: segmented image

分割之後,下一步就是跟蹤這些細胞。有幾個參數必須考慮選擇合適的跟蹤:

  • 細胞運動和方向:直線,亂等
  • 細胞(又名算法複雜度)數:如何與做你的算法規模細胞數量
  • 細胞分裂意識:您的跟蹤器可以跟蹤有絲分裂後的子細胞嗎?
  • 閉幕差距:可以在輸入您的跟蹤器手柄電池/離開現場

還有更多的事情要考慮,但作爲第一個開始,你可以編寫一個簡單的近鄰跟蹤。該跟蹤器將在時間幀t中爲每個小區找到其在t + 1中的最近鄰居。這顯然是一個非常簡單的跟蹤器,並且可能不適用於大多數情況,但它可以爲您創建一個開始基礎。

我還建議您在完成分割後檢查斐濟/ ImageJ的細胞追蹤插件。

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感謝您的回覆!這是一個很好的概述。我已決定使用分水嶺算法進行分割階段,然後使用卡爾曼濾波器進行跟蹤階段。你會推薦這種組合用於細胞追蹤嗎? – Senyokbalgul