<div dir="ltr"><p style="text-align: center; clear: both;" class="separator"><a style="clear: left; margin-bottom: 1em; float: left; margin-right: 1em;" href="https://lh3.googleusercontent.com/-JDkNXe7k44s/VMOE-xwgPXI/AAAAAAAABLA/STWxQlQkU9Q/s1600/nuclei.jpg" imageanchor="1"><img src="https://lh3.googleusercontent.com/-JDkNXe7k44s/VMOE-xwgPXI/AAAAAAAABLA/STWxQlQkU9Q/s1600/nuclei.jpg" style="" border="0"></a><a style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;" href="https://lh3.googleusercontent.com/-sgqpXIXHhF0/VMOFDbcK8sI/AAAAAAAABLI/iHcFERpbFfc/s1600/nuclei_clahe.jpg" imageanchor="1"><img src="https://lh3.googleusercontent.com/-sgqpXIXHhF0/VMOFDbcK8sI/AAAAAAAABLI/iHcFERpbFfc/s1600/nuclei_clahe.jpg" style="" border="0"></a></p>Hello,<br><br>I am new to scikit-image (and python too), but found the combination of scikit-image implementation of algorithms together with ndarrays extremely powerful.<br><br>For now, I am trying to find nuclei in microscopic images (color deconvolution, find seeds with blob_log) This works fairly well but due to low contrast some nuclei are not detected. <br><br>nuclei_clahe = equalize_adapthist(nuclei) <br><br>gives much better local contrast but introduces linear artefacts at the test image borders. Is it possible to avoid/reduce this?<br><br>Best regards,<br><br><br>Kai<br><br><br><br><br><br></div>