Sono un biologo con pochissima esperienza con l'elaborazione delle immagini ma ho una conoscenza sufficiente di MATLAB e ho la cassetta degli attrezzi per l'elaborazione delle immagini. Idealmente sto cercando una soluzione basata su MATLAB, ma sarebbe utile anche un approccio che descriva come procedere.
Aggiornamento (28 novembre 2011)
Sembra che ci siano alcuni problemi (come le sovrapposizioni nel segnale e la definizione del colore) quando si utilizzano immagini composite (che è ciò che ho presentato nella domanda iniziale). Allego immagini separate dai 2 canali: verde 
e rosso 
(le regioni turchesi nell'immagine composita possono essere ignorate) e l'immagine coposita 
. Il canale rosso è negativo per 2 motivi: 1. Ha uno scarso contrasto a causa dello sfondo più alto, 2. Poiché il rosso sembra sanguinare nel verde a livello di sfondo.
Una caratteristica è definita come una regione dell'immagine composita che ha Verde-Rosso-turchese-Rosso-Verde o equivalentemente i 2 segmenti lineari adiacenti sul verde e il rosso che sono colorati e contagiosi.
Spero che guardare le immagini da due canali separati faciliti l'identificazione delle funzionalità.
Ho i seguenti suggerimenti per l'algoritmo:
Innanzitutto identifica i segmenti verdi co-lineari (e determina le lunghezze dei segmenti verdi)
Determina se ci sono segmenti contagiosi e colinear adiacenti rivolti l'uno verso l'altro (es. Verde-> rosso-> <-rosso <-verde) nel canale rosso. In caso affermativo, definire la lunghezza del segmento rosso dal punto in cui terminano i segmenti verdi (poiché si sovrapporranno ai segmenti verdi) fino al punto sul segmento rosso più vicino all'altro segmento rosso dell'elemento. (ovvero una delle estremità del segmento rosso è impostata alla fine del segmento verde sovrapposto).
Grazie molto!
Contesto :
La mia domanda riguarda l'estrazione di funzionalità da un'immagine:
L'immagine originale (tif) si trova qui:
Esempio di immagine 1 (dropbox)
Questa immagine è composta da 3 canali (in formato tif): rosso, verde e turchese. Le fibre color turchese segnano semplicemente tutto il DNA che abbiamo sul vetrino. La caratteristica di interesse è la funzione Verde-Rosso - turchese - Rosso-Verde sul singolo filamento di DNA che è al centro dell'immagine.
Il rosso è generalmente il più rumoroso. Questo esempio è buono perché il contrasto è buono. Tuttavia, a volte le immagini non sono così belle e c'è una tonalità in tutta l'immagine, quindi codificare a fondo un valore RGB specifico per il colore verde e rosso potrebbe non funzionare per tutte le immagini. Inoltre, si noti che le fibre non sono necessariamente orizzontali, potrebbero essere ruotate (ma mai verticali).
Si prega di vedere questa immagine per un esempio:
L'immagine originale (tif) si trova qui:
Esempio di immagine 2 (dropbox)
Inoltre, a volte una singola immagine ha molte di queste caratteristiche e talvolta ci sono più funzioni sullo stesso filamento di DNA. Infine, a volte potrebbero esserci solo funzioni parziali (cioè segmenti verdi o rossi isolati o verde-rosso isolati, ma non accoppiati).
Domanda:
Le sarei grato se qualcuno potesse aiutarmi a ottenere le lunghezze dei singoli segmenti di verde e rosso, ad es. Poiché la caratteristica di interesse è Verde-Rosso - turchese - Rosso-Verde, ogni caratteristica avrebbe una matrice di 5 valori (lunghezza del primo segmento verde, lunghezza del primo segmento rosso, lunghezza del segmento turchese, lunghezza del secondo segmento rosso e lunghezza del secondo segmento verde).
