Segmentation avec max entropy

Bonsoir
voila j ai 1 pb dans la segmentation de mon image d un fruit a noyau, j ai compris qu' une segmentation automatique n est pas la bonne donc j ai besoin de max entropy comme thresholding mais ce que j ai pas compris comme le noyau de ce fruit attenue faiblement par rapport au reste du fruit normalement pas le meme niveau de gris et alors 2 région à segmenter ça veut dire pour moi normalement la région du noyau à part et le reste du tissu du fruit à part svp aidez moi je comprend pas comment segmenter ni avec imagej ni avec un autre software que j utilise Ctan Bruker.
merci de m expliquer svp

Il est peu probable qu'un seuillage, même avec un seuil adaptatif te donne une bonne solution, il faudra donc traiter l'image au préalable.

En parlant d'image, donnes en une en exemple (il faut toujours commencer par ça...).

Bonjour
merci d 'avoir répondu
je suis entrain d'analyser une datte, un fruit ayant un noyau dans ma téte c'est pas la meme densité que le reste du fruit c 'est ça est ce que une valeur sufit en faisant un seuillage automatic qui me donne une valeur sur l'histogramme alors qu'en processedant avec custom processing dans mon programme Ctan- Bruker je fais une adaptive thresholding est ce que ça suffit largement .

merci de me clarifier Mr

Aucune idée si on a pas DES images pour évaluer le problème.

sourire mais c'est moi qui doit pleurer, je dors mal à cause de ce travail, jai pas trouvé d 'aide.
c est une image reconstruite à partir de 1D avec un logiciel appelé NRecon, elle m'a donné cette image en 2D puis je dois faire une reconstruction en 3D avec Ctan mais je dois faire un seuillage et faire des analyses en 2D et 3D , c'est pour ça je dois etre sure de mon thersholding.
merci de me repondre

Oula, ce n'est pas du tout le type d'image auquel je m'attendais, j'imaginais plus une image couleur. C'est pour cela qu'il faut TOUJOURS donner des images d'exemple.

- 1 - Comment as tu obtenu cette image ? Elle est extrêmement bruitée et en niveaux de gris :cry:
N'y a t-il pas un moment pour avoir quelque chose de meilleure qualité ?

- 2 - Si tu dois absolument travailler avec ce type d'images... je commencerai par

1. faire une homogénéisation de la zone d'intérêt : filtre médian et/ou filtre alterné séquentiel (ouvertures + fermetures) avec un petit rayon (inférieur à 3).
2. (optionnel mais probablement utile) augmentation du contraste.
3. seuillage automatique pour détecter la partie noire du milieu qui entoure le noyau. J'imagine que cette partie est en fait de l'air.
4. C'est là que ça devient compliqué, car le noyau a exactement la même texture que le reste, donc on ne peut le segmenter correctement. Toutefois, il devrait avoir une forme circulaire, donc je ferai une transformée de Hough sur le contour interne de la partie noire, ce qui devrait te donner une "approximation" du noyau.

attend je te montre ce que j ai fais sans faire tout ce que tu m a dis , c'était avant de recevoir ta réponse tout le bruit a disparu après avoir fait un thresholding adaptive, je suis nouvelle dans ce domaine et j ai personne pour m'aider ou orienter même dans les articles c'est pas claire on donne pas tout le détail alors c 'est possible de voir cet image segmentée avec an adaptive thresholding sans faire ni filtre ni rien j attend votre réponse si y a possibilité de parler en direct pour me guider mieux merci c très gentil à vous

Je suis étonné que le seuillage soit aussi bas, je ne m'attendais pas à autant de petit trous.
Pour corriger cela il faudrait au choix :
- améliorer l'homogénéisation, sans doute un filtre médian plus grand ou passer au filtre alterné séquentiel. As tu amélioré le contraste ? Peut être était ce trop fort.
- prendre un seuil un peu plus haut... autre méthode ?

Sinon, une autre solution pourrait être de boucher les "petit" trous. Ce sujet a été discuté dans le forum "Algorithmes/Traitement d'images".

Une fois que tout ceci est amélioré, il faudra sélectionner la plus grande tâche noire.

je voulais juste savoir une chose , ce que j'analyse c'est un fruit alors c'est un tissu donc c est des cellules qui composent ce fruit donc l'image segmentée que j ai donnée reflétè bien la composition ou la structure interne de ma date je en sais pas qu'est ce que vous pensez de ce que je dis alors boucher les trous me semble pas logique non merci pour vos interventions

Citation:

---

Envoyé par naziha37

je voulais juste savoir une chose , ce que j'analyse c'est un fruit alors c'est un tissu donc c est des cellules qui composent ce fruit donc l'image segmentée que j ai donnée reflétè bien la composition ou la structure interne de ma date je en sais pas qu'est ce que vous pensez de ce que je dis alors boucher les trous me semble pas logique non merci pour vos interventions

---

Ce résultat ne me semble pas satisfaisant, je pense que l'on peut vraiment faire mieux.
De plus je parlais des trous de petite taille.

Par ailleurs, je ne vois pas ce que les cellules viennent faire ici, ce n'est pas une image issue de microscope.