二值化灰度图像包含了太多的噪音

Question

我现在有这样一个数字病理图像：

首先，我使用以下代码转图像为灰度：

img=imread('DigitalPathology8.png');
figure;
imshow(img)
hsv=rgb2hsv(img); 
s=hsv(:,:,2); 

而我得到这个灰度图像：

当我尝试使用下面的代码以二进制化这个灰度图像：

bw = imbinarize(s,'global'); 
figure
subplot(2,1,1)
imshow(s)
subplot(2,1,2)
imshow(bw)

我得到了这样的形象：这有什么错我的代码？当我申请相同的算法其他相似图片：我能得到二值图像只蓝色细胞是白色和其他细胞，包括背景是黑色的。所以我也希望同样的结果，我将相同的代码，以我提到的第一个图像之后。可能有人请帮助我吗？

Answer 1

你应该更好的利用rgb2gray()(look here)为自己的转化：

grey=rgb2gray(img)

这应该让你的东西是这样的：

相反，全球性阈值的，我会建议更复杂的方法，如Otsu，这将让你更好的结果：

不过，如果你只是想提取的，而不是你的形象的一个简单的阈值处理的版本，蓝色的细胞，你应该使用像MaxEntropy一个完全不同的方法的灰度图像。这会给你这样的事情：

和这个

该阈值方法似乎并没有被包含在MATLAB，但qazxsw POI。

您也可以尝试总共不同的方法，基于plugin can be found进行阈值检测蓝点：使用这种方法，你会设置具有蓝色色比给定的阈值色距每个像素为白色。这应该给你这样的事情（红色标记表示图像的前景中）：

参考颜色：color similarity

对于这种方法我把RGB颜色（17.3,32.5,54.5）为基准色，我的最大距离为210如果你有ImageJ的，你可以这种方式interactivly，前阵子我写了一个.As你可以看到，这方法还检测错误的细胞，其通过针对距离和已选定的基准色的高值引起的。这样的错误可通过选择更合适的参考颜色和更小的距离值被最小化。