Discussion :

[babarpapa]

Bonjour, je travaille sur des images de cellules qui fluorescent (s'illumine). Je dois tenter de détecter et labéliser tous points lumineux (cellules). Je code en utilisant les objets imageJ, donc pour tenter de détecter, je fais une binarisation de l'image et ensuite une détection de particule (objet imageJ), sauf que la binarisation pose problème car les intensités de gris de l'image ne sont pas uniforme :


Donc quand je binarise cette image, j'obtiens quelquechose comme ça :



Avez vous une idée de comment détecter les points lumineux et non pas la grosse forme plus lumineuse que le reste de l'image?
Merci

[Matthieu Brucher]

Sans binariser l'image peut-être ?
Si ton but est de trouver les sommets les plus lumineux dans l'image, un algo de montée de gradient peut être une solution.

[babarpapa]

oui, possible, mais je connais pas grand chose à tous ça..j'ai fait que 6 mois d'info et à peu près rien sur l'image....peux tu me donner des pistes stp?

[parp1]

Salut. Binarisé avec ImageJ c'est bien mais pas optimale. Moi personelement je seuil.
Quel est la difference???
Avec binary Threshhold: il extrait tout les pixels au dessus de 128.C'est a dire que prend la valeur min la valeur max et il coupe la poire en deux.

Alors que si tu fait image adjust threshhold la tu peut appliquer un double seuillage. par exemple si les pixels compris entre 240 et 253 t(interresse tu les extrait facilement alors qu'avec binary Threshhold il fesait partit du meme objet.

Je ne sais pas si deja tu faisait comme ca. A toi de voir si c'est mieux.
A plus

[babarpapa]

Meme avec adjust threshold, c'est tres tres loin d'etre satisfaisant...Mais merci quand meme pour l'idée....

[Matthieu Brucher]

Tu prends chaque point de l'image et tu cherches le sommet le plus proche. En fait, pour chaque point, tu lui indiques le point dans le voisinage le plus haut, puis tu itères.

[parp1]

J'ai reussi a voir un resultat de ce genre. Est ce que ca serait suffisant?

[Flo.]

Salut, à la va-vite :

- tu fais un gros flou que tu soustrais à l'image originale (DOG ou DOB).
- tu seuilles le résultat

result = seuillage( source - flou(source), seuil)

Exemple avec un flou 16x16 moyenneur et un seuillage à 15 :



Exemple avec un flou 16x16 moyenneur et un seuillage à 5 :



A noter que la taille du flou doit dépendre de la taille des cellules. Un flou gaussien donnerait surement de meilleurs résultats.

A+

Flo.

Edit0 : j'ai pas géré le bord (de 8 pixels non exploitable à cause du filtre 16x16) : il faudrait donc le mettre à 0 pour faire plus propre.

[ToTo13]

Bonjour,

la méthode de Flo semble excellente.

[babarpapa]

Je crois que tu m'as admirablement bien répondu à ma question, c'est exactement ce que je voulais!
Je te remercie beaucoup

[babarpapa]

Salut, à la va-vite :

- tu fais un gros flou que tu soustrais à l'image originale (DOG ou DOB).
- tu seuilles le résultat

result = seuillage( source - flou(source), seuil)

Exemple avec un flou 16x16 moyenneur et un seuillage à 15 :



Exemple avec un flou 16x16 moyenneur et un seuillage à 5 :



A noter que la taille du flou doit dépendre de la taille des cellules. Un flou gaussien donnerait surement de meilleurs résultats.

A+

Flo.

Edit0 : j'ai pas géré le bord (de 8 pixels non exploitable à cause du filtre 16x16) : il faudrait donc le mettre à 0 pour faire plus propre.

Une toute petite question, quand tu parles d'un flou 16x16, pour les masque gaussien par exemple, faut pas que ce soit des nombres impairs?
3x3, 5x5, 7x7 etc...?

[Flo.]

Si ouais ...

C'est parce que c'est une optimisation en xmmx ... et au lieu de mettre 17 ou 15, j'ai mis 16 parce que ça correspond au nombre de bytes que tu peux caser dans un registre xmmx .... Enfin bref c'est pas grave.

Bien entendu un nombre impair c'est mieux .

De toute façon que tu prennes 17x17=289 ou 16x16=256 pixels ça vas pas changer des masses le résultat ... et la di-symmétrie sera vraiment négligeable.

Mais t'as raison, impair c'est mieux.

Flo.

[babarpapa]

Merci à toi Flo!
Nickel tes explications!