ImageJを使った画像解析実習
- 色の解析
第194回 農林交流センターワークショップ
植物科学・作物育種におけるフェノーム解析
はじめて画像処理を行う研究者のための入門実習
ImageJを使った画像解析実習
- 色の解析
Contents
・カラー画像の基礎
・色を定量評価する意義
・カラー画像の分解と合成
・色覚バリアフリーについて
実習 色情報を用いた領域分割
実習 色相の定量評価
!(5,!70,!134)
!(179,!39,!4)
!(RGB 	
) !
Red,!Green,!Blue
!(111,!111,!13)
Red Green Blue
Image&–&Color&–&Split&channels&
Image&–&Color&–&Merge&channels…&
色を定量評価する意義
何色?
太陽光や照明の色も様々
客観的に評価するためには,色を数値として抽出し,
定量化する必要がある.
!
h#p://tsutawarudesign.web.fc2.com/index.html
!
h#p://www.nig.ac.jp/color/barrierfree/barrierfree3=4.html
!
Magenta Green !
!
Magenta Green !
!
色情報を用いた領域分割
原画像
原画像から花弁 (赤色) を抽出
Image - Color - Split Channels
Red
Green
Blue
色情報を用いた領域分割
原画像から花弁 (赤色) を抽出
Image - Adjust - Threshold...
Red
単純にRedの値により閾値を設
定すると雄蕊 (黄色) の領域ま
で抽出される.
色情報を用いた領域分割
原画像から花弁 (赤色) を抽出
Red - Green
Process - Image Calculator... Image - Adjust - Threshold...
Red の輝度からGreenの輝度を引くことで,自動二値化により花弁が抽出できた
色情報を用いた領域分割
原画像から花弁 (ピンク色) を抽出
原画像
Red
Green
Blue
Image - Color - Split Channels
色情報を用いた領域分割
原画像から花弁 (ピンク色) を抽出
Image - Adjust - Threshold...
Red
GreenBlue
Red色空間では,花弁のみを抽出することは難しかったので,HSV色空間を検討
きいろ
RGB
(255, 255, 0)
(100, 100, 0)
(1, 1, 0)
RGB色空間とHSV色空間
ja.wikipedia.org より引用
HSV色空間
H: 色相
S: 彩度
V: 明度 きいろ
色相 60度
www.adobe.com より引用
RGBからHSV色空間へ変換
Color circle
Plugins - kbi- Kbi_Color - RGB2HSV
Hue Satulation Value
HSV空間の色相を用いた領域分割
原画像から花弁 (ピンク色) を抽出
Plugins - kbi- Kbi_Color - RGB2HSV
Hue Satulation Value
HSV空間の色相を用いた領域分割
原画像から花弁 (ピンク色) を抽出
色相の値により閾値を設定することで,
花弁のみを自動的に抽出できた
色相の定量評価
HS空間は極座標空間
x = r・cosθ
y = r・sinθ
HS空間 Hueのみグレー表示
注目領域
色相の
平均
x = Sat・cos(Hue)
y = Sat・sin(Hue)
p(x, y)
HS空間 Hueのみグレー表示
注目領域
重心
注目領域の各ピクセルからH, Sを抽出し、極座標空間(x, y)にプロット
重心(xの平均, yの平均)を求め、直行座標へ再変換
色相の平均を極座標空間中の重心として測定する
色相の定量評価
ImageJ pluginへの実装
Number Averaging in Selected Un-masked region (NASU)
ImageJ pluginへの実装
注目領域の平均色相、平均彩度 ... を計測するpluginとして実装
webを通じて公開予定
構造色は翅の厚み (通常 300 nm - 500 nm) によって変化する
HSV空間に基づく構造色の評価
色の定量評価には、カラーパネルが必須
https://lpixel.net/services/education/nourin186/
からダウンロード可能

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