Matlab 调查结果；圆点；或低对比度图像中的焦点

我用抗体染色细胞，我对计算每个细胞的病灶或“点”的数量感兴趣。下图来自频道1 代表细胞核，只有这个盘状物体内的区域才有意义

下图，用于与上图相同的视图，但用于一个单独的通道，该通道会染色小的盘状区域或“点”

我希望你们能看到点，一些高强度的，一些低强度的。我试图用matlab（图像处理工具箱）计算这些，但我没有成功

这就是我目前所拥有的

 filenameDAPI='http://i.stack.imgur.com/urJ3W.png';
 DAPI=imread(filenameDAPI); % nuclei
 nuclei_bin=imfill(im2bw(DAPI,graythresh(DAPI)),'holes');
 nuclei_bin=bwareaopen(nuclei_bin,2000); % filter out small regions
 filenameTRITC='http://i.stack.imgur.com/Cu4He.jpg';

 TRITC=imread('http://i.stack.imgur.com/Cu4He.jpg'); % dots

 Th=graythresh(TRITC); % threshold that finds nuclei
 Th2=graythresh(TRITC(TRITC>Th)); % threshold that finds foci
 FOCI=im2bw(TRITC,Th2);

 % now filter FOCI by size
 minArea=2; maxArea=200; % threshold to remove spurious foci
 FOCI_labeled=bwlabel(FOCI,8);
 FOCI_props=regionprops(FOCI_labeled,TRITC,'Area'); 
 A=[FOCI_props.Area];
 keepIndices=find(A >= minArea & A <= maxArea);
 FOCI_mask=ismember(FOCI_labeled,keepIndices);
 FOCIfiltered=FOCI.*FOCI_mask; 

 outline_FOCI=bwperim(FOCIfiltered);
 overlay_FOCI=imoverlay(TRITC,outline_FOCI,[1 .1 .3]);

 subplot(2,2,1); imshow(TRITC); 
 subplot(2,2,2); imhist(TRITC)
 subplot(2,2,3); imshow(FOCIfiltered);
 subplot(2,2,4); imshow(overlay_FOCI)

filenameDAPI='1〕http://i.stack.imgur.com/urJ3W.png';
DAPI=imread（filenameDAPI）；%核
原子核_bin=imfill（im2bw（DAPI，灰度阈值（DAPI）），“空穴”）；
Nucleus_-bin=BWAREOPEN（Nucleus_-bin，2000）；%滤除小区域
filenametrict='1〕http://i.stack.imgur.com/Cu4He.jpg';
TRITC=imread（'http://i.stack.imgur.com/Cu4He.jpg'); % 点
Th=灰度阈值（TRITC）；%找到原子核的阈值
Th2=灰度阈值（TRITC（TRITC>Th））；%找到焦点的阈值
FOCI=im2bw（TRITC，Th2）；
%现在按大小过滤焦点
minArea=2；最大面积=200；%去除假病灶的阈值
FOCI_label=bwlab（FOCI，8）；
FOCI_props=区域props（FOCI_标签，TRITC，“区域”）；
A=[FOCI_props.Area]；
keepIndices=find（A>=minArea&A我为您编写了一个简单的局部最大值过滤器（3X3区域）：

filenametrict='C'http://i.stack.imgur.com/Cu4He.jpg';
TRITC=imread（'http://i.stack.imgur.com/Cu4He.jpg“）；%点
TI=TRITC；
TRITC=双（TRITC）；
TRITC=TRITC.*（TRITC>100）；
TRITC=TRITC.*（TRITCTRITC（x（i），y（i））
flag=0；
打破
结束
结束
结束
如果标志==1
px=[pxy（i）]；py=[pyx（i）]；
结束
结束
图形
imagesc（TI）；
等等
绘图（px，py，'r.）

我选择了一个区域，放大显示结果：
与列侬310完全一样，Matlab有一些工具可以快速找到局部极值

im = imread('');
% Threshold, values under it are not accepted as extrema.
thresh = 120;
% Region of interest to determine an extrema in. 
roi = 5;
% Gray scale dilation to find local maxima
local_extr = ordfilt2(im, roi^2, ones(roi)); 
% Get local maxima and reject candidates below a threshold
result = (im == local_extr) & (im > thresh);
% Get indices of extrema
[r, c] = find(result);
% Show them
figure;imshow(im, []); hold on;
plot(c, r, 'ro');


im = imread('');
% Threshold, values under it are not accepted as extrema.
thresh = 120;
% Region of interest to determine an extrema in. 
roi = 5;
% Gray scale dilation to find local maxima
local_extr = ordfilt2(im, roi^2, ones(roi)); 
% Get local maxima and reject candidates below a threshold
result = (im == local_extr) & (im > thresh);
% Get indices of extrema
[r, c] = find(result);
% Show them
figure;imshow(im, []); hold on;
plot(c, r, 'ro');