我正在尝试创建一个可以计算此类图像中原子核数量的程序：
我已经做的是以下，一步一步：
这会产生以下结果（其中每种颜色代表一个新的核计数）：
正如我们所看到的，有很多缺陷，特别是核数过多。我想说这个问题的原因是我为分水岭变换施加最小值的方式（使用距离变换），但在这种情况下我真的没有其他想法来施加最小值。
由于距离变换会根据物体的圆度生成最小值，因此我想知道比交替顺序滤波器更好的替代原子核的方法（看上图，我们可以推断出大部分“超数”来自较不圆的核）。我还想知道为分水岭变换施加最小值的更好方法。
关于如何处理分水岭过度分割问题的文章有很多，但我认为您应该阅读Robust Cell Image Segmentation Methods（Bengtsson 等人 2004 年的科学文章）。
它涵盖了分割细胞图像的各种方法，并包括真实世界的示例，这些示例展示了如何在与您的类似的荧光显微镜图像上处理分水岭的过度分割（它还有明场图像和共聚焦显微镜图像的示例）。它使用距离变换的种子，类似于您的方法，并合并边界较弱的区域。这篇文章读起来很好，并且这些概念在 Matlab 中实现起来非常简单。
对于更当前的方法，您可以阅读Svensson的 A Decomposition Scheme for 3D Fuzzy Objects Based on Fuzzy Distance Information。它使用与 Bengtsson 等人类似的方法，但使用模糊距离变换，这为文章中使用的对象提供了更好的密度表示。
您可以尝试“扩展极大值变换”，这是一种形态重建方法。它检测给定对比度标准的最大值点，您可以反转和强加该标准。它是在 Matlab 中实现的。