Сегментация АСМ-изображений на основе волнового выращивания областей локальных максимумов с их выбором в порядке убывания значений

Abstract

Рассматривается задача определения числа объектов на изображениях атомной силовой микроскопии (АСМ). Для автоматического (без участия оператора) решения данной задачи используется сегментация, разделяющая изображения на области, содержащие объекты интереса. Известны алгоритмы сегментации на основе морфологического водораздела, определяющие границы областей по локальным минимумам яркости пикселей, имеющие значительные ошибки сегментации АСМ-изображений и высокую вычислительную сложность. Менее вычислительно сложные алгоритмы сегментации, основанные на волновом выращивании областей, требуют предварительного определения начальных точек роста на АСМ-изображениях под контролем оператора. Алгоритмы выращивания областей без предварительного выбора начальных точек роста имеют наименьшую вычислительную сложность, но сегментируют АСМ-изображения с большой ошибкой. Для повышения точности автоматического определения числа объектов на АСМ-изображениях предложены модель и алгоритм волнового выращивания областей локальных максимумов с их выбором в порядке убывания значений, отличающиеся использованием изменяющегося от максимума к минимуму порога яркости для выбора пикселей роста областей или пикселей, присоединяемых к пикселям смежных существующих областей. Модель обеспечивает параллельное расширение границ областей и автоматическое определение начальных пикселей роста в процессе сегментации. Предложенные модель и алгоритм позволяют устранить ошибки сегментации, характерные для маркерного водораздела, выращивания областей и водораздела Винсента – Солли, и повысить за счет этого точность определения числа объектов на изображениях атомной силовой микроскопии.