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将种子识别为对象的默认算法称为最大稳定极值区域（MSER）。简单来说，它计算图像的所有可能的强度阈值，这称为组件树（例如，它从2d 3d图像创建）。此外，MSER尝试识别该空间中的“稳定区域则”。如果对象具有一定的大小并在给定的阈值范围内保留其形状而不与其他对象合并，则组件树中的区域被认为是稳定的。
MSER 检测到的区域如红色椭圆如图所示。每个微管所在的线被假设为 MSER 椭圆形的半长轴。MSER 是在无符号字节图像上计算的，其中强度级别是 0-255 之间的整数，并且可以调整多个参数以找到关心多个的微管：
- 阈值差异定义了组件树的分辨率，即计算每个强度值的阈值。当要识别低强度时的物体，应使用低值。增加参数值仅允许识别较高强度的物体。
- 稳定性分数：是组件空间中区域的最小稳定性的阈值。对于接近 1 的值，许多区域将被视为稳定，而对于接近 0 的值，只会发现极少数极其稳定的区域。
- 最小像素数：此数字否决像素数少于此预设值的区域，并且仅包括携带比此值多的像素的椭圆。
- 最大像素数（高级模式）：此数字否决像素数多于此预设值的区域，并且仅包括像素数少于此值的椭圆。它仅在高级模式下可用，在简单模式下，它被预设为图像尺寸 X 乘以图像尺寸 Y。
- 最小多样性（高级模式）：MSER 算法创建一个组件树，基于此参数，用户可以选择保留所有区域或排除某些区域。对于等于 1 的值，只有组件树的根部将保持为稳定区域，通过减小该值，更多的 MSER 区域将从最接近组件树根部的区域开始显示，而对于较小的参数值，甚至会显示距离组件树根部最远的区域。在简单模式下，该值保持为 1；在高级模式下，可以根据用户的判断选择该值。对于种子图像，建议值为 1。然而，在跟踪过程中，如果微管发生冲突，此参数有助于避免优化器误分配，例如，在这种情况下建议使用高于 0.75 的值。
举例来说，我们在下面的动画中了在包含组件树的子项的碰撞期间如何在主MSER由于完成内部子项的完整性区域，当终点的分配时，当最小显示多样性的值设置为小于统一的值本（例中为0.8）时，在此类碰撞期间更有可能进行正确的分配，在动画的右边，此参数是统一的，并且另外可能在进行终点分配时犯错误（良好的终点值而避免了错误）给优化器的猜测）。
高级模式下的 MSER 面板如下所示，单击“查找端点”后，将出现下一个按钮和上一个按钮，允许用户翻转到下一个面板。
