초록
본 논문에서는 과분할 방지와 복잡한 현미경 세포영상의 자동 분할을 위한 새로운 마커 기반의 워터쉐드 알고리즘을 제안한다. 워터쉐드 방식은 접촉 또는 겹침으로 인한 복잡한 대상들을 분할하기 위해 효과적이며 보다 성공적인 적용을 위해 정확한 마커 추출이 선행되어야 한다. 세포 영상의 정확한 마커 추출을 위해 본 논문에서는 방사형 대칭성을 이용한 반복 보팅 알고리즘을 이용하였다. 합성 영상과 실제 영상에서도 기존의 다른 방식들에 비해 양호한 분할 결과를 보였다.
We propose a new marker driven Watershed algorithm for automated segmentation of clustered cell from microscopy image with less over segmentation. The Watershed Transform is able to segment extremely complex objects which are highly touched and overlapped each other. The success of the Watershed Transform depends essentially on the finding markers for each of the objects of interest. For extracting of markers positioning around center of each cell we used radial symmetry and iterative voting algorithms. With synthetic and real images, we quantitatively demonstrate the performance of our method and achieved better results than the other compared methods.
