超像素在奔跑啮齿动物多处体表标志点分割中的应用

对运动的研究增进了我们对运动控制的基本理解，并有助于治疗运动障碍。小鼠和大鼠是基础神经科学中人类疾病研究的优选模型系统。由于其高步频，需要高帧率来量化奔跑啮齿动物的运动学。手动追踪，尤其针对多个身体标志点，变得极其耗时。为克服这些局限，我们提出使用基于超像素的图像分割，因为超像素同时利用了空间与颜色信息进行分割。我们分割了身体的若干部分，并测试了分割成功率随颜色空间与 SLIC 分割大小的变化。我们使用一个简单的合并函数将被视为相邻且具相同强度值范围的分割区域连接起来。此外，提取了 28 个特征，并使用 t-SNE 来展示这些方法区分区域的能力。最后，我们将分割区域与手动勾画的区域进行了比较。结果表明，在分割方面，使用 RGB 图像略优于色相通道。然而在合并与分类方面，色相表示更优，因其以单通道捕获了相关颜色信息。