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生物情報実験法(画像情報処理入門)
- 2. 自己紹介 • 生物情報科学科 一期生 • 博士論文のテーマ – 「バイオイメージインフォマティクスから探 るメダカの社会性行動」 • 動画データから複数のメダカを精度良くトラッキ ングするソフトウェアの開発 • 片方の性に特有な行動パターンの抽出(行動の性的 二型) • メダカ群れ内でのソーシャルネットワークの構築 動物行動学 ＋ バイオインフォマティクス
- 3. トラッキングソフトウェア メダカ同士が重なったときでもトラッキン グする事が出来る Fukunaga et al. in preparation
- 4. 本日のお話 • Javaで学ぶ画像情報処理プログラミング の基礎 – 色情報の取り扱い – 空間フィルタ(エッジ検出・ノイズ処理) • バイオイメージインフォマティクスにお ける画像処理の実例
- 5. バイオイメージインフォマティク ス • バイオインフォマティクスにおける(新しい?)分 野 – 蛍光顕微鏡画像、組織の切片画像 – タンパク質の細胞内局在解析, 大規模スクリーニング, トラッキング (Bioinformatics. 28, 1057 (2012))
- 6. 研究例: 出芽酵母の画像解析 • S.Cerevisiaeの顕微鏡画像解析 – 細胞画像から自動的に501個のパラメーターを抽出 大矢先生 森下先生 (PNAS. 102, 19015 (2005))
- 7. 画像のデジタル表現 • 配列データは、本質的にデジタルな表現 – A, C, G, T の4塩基が並ぶ文字列 • 画像データは、本質的にアナログな表現 であり、そのままではコンピュータで扱 う事は出来ない • →画像の標本化と量子化
- 9. 画像の量子化 • 色は光の三原色(R,G,B)の重ね合わせで表 現出来る • 三原色のそれぞれの濃度を256階調で表す • 具体例 #FF0000 #808000 #408040
- 10. Javaにおける画像の入力
- 13. Javaにおける画像の出力
- 14. ネガティブ-ポジティブ変換 →
- 16. GFP 遺伝子導入を利用する事で、特定のタンパ ク質の発現や局在を調べる事が可能に 下村 脩 2008年ノーベル化学賞 GFPの構造 (Wikipedia)(Wikipedia) GFPメダカ
- 17. グレースケール変換 • 24bitのカラー画像を8bitのグレースケール 画像に変換(二値化ではない) • 単純平均法 – 輝度Y = (R+G+B)/3 • NTSC系加重平均法 – 輝度Y = 0.298912*R+0.586611*G+0.114478*B – 近似して、(2*R+4*G+B)/7が用いられる事も
- 19. ヒストグラム平坦化 • 全ての階調が同じ画素数になるようにす る事で、画像のコントラストを強調する 輝度:3 2 1 0 画素数 1 4 6 1 ヒストグラム 平坦化 画素数 3 3 3 3 1 2 2 1 3 2 1
- 20. ヒストグラム平坦化 (Obokata et al. Nature 505,641-647 (2014)) Fig.1i ヒストグラム 平坦化 ↓ ↓ 同一輝度内での順位の割り振り方 1. ランダムに順位付けする 2. 画素の周辺ピクセルの平均輝度を計算し、それに基づき順位付けする
- 21. 課題１:ヒストグラム平坦化 ヒストグラム平坦化を実装し、(Obokata et al. Nature 505,641-647 (2014)) Fig.1iの画像に対してヒ ストグラム平坦化処理を行ってみよ。 必要があれば、Collections.sortを用いよ。
- 22. 二値化 • 8bitのグレースケール画像を、1bitの白黒画像 に変換する。 • 単純閾値法 – ある画素の輝度が閾値aより大きければ白、小さ ければ黒とする • 大津の閾値法 – 閾値を自動的に決定する • 動的閾値法 – 各画素ごとに閾値を定める。例えば、周辺ピクセ ルの平均輝度-bを閾値とすると、局所的な明暗に 基づき二値化が可能
- 25. 色情報の取り扱い:まとめ • アナログ画像をデジタルで取り扱うため に – 標本化・量子化 – Javaでの画像入出力 • 画像処理 – ネガティブポジティブ変換 – グレースケール変換・ヒストグラム平坦化 – 二値化(単純閾値法、大津の閾値法)
- 26. 空間フィルタ • 注目する画素の近傍空間を考慮に入れて 計算するフィルター • エッジ検出やノイズ処理に用いられる Ex) 平均値フィルター g(x,y) g(x,y)= {f(x-1,y-1)+f(x-1,y)+f(x-1,y+1) +f(x,y-1)+f(x,y)+f(x,y+1) +f(x+1,y- 1)+f(x+1,y)+f(x+1,y+1)}/9
- 27. 線形フィルタ • 平均値フィルタは重み行列を用いて以下 のように表現出来る • 重み行列を用いて表現出来るフィルター を線形フィルタと呼び、重み行列と画素 との計算を畳み込み演算と呼ぶ • (端は計算しない事が多い) 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
- 28. エッジ検出 • 画像内におけるエッジを認識したい – 顔の輪郭、細胞膜・・・ • エッジとは「輝度」が大きく変化している所 – 連続関数であると考えるなら、微分係数が大きい 所を取れば良い – 画像は離散的なので、実質的にはただの差分
- 29. Gradient filter 1 -1 0 0 1 0 -1 0
- 30. Prewitt filter・Sobel Filter • ノイズを強調する事を防ぐために微分と 平均化を組み合わせたフィルター • Prewitt filter • Sobel filter 1 1 1 0 ０ 0 -1 -1 -1 1 0 -1 2 ０ -2 1 0 -1 1 2 1 0 ０ 0 -1 -2 -1 1 0 -1 1 ０ -1 1 0 -1
- 31. Prewitt filter・Sobel Filter Prewitt Sobel
- 33. Gaussian filter • ガウシアンノイズを低減させるのに有効 • 近似として、以下のようなフィルターが よく用いられる。(3×3) 1/16 2/16 1/16 2/16 4/16 2/16 1/16 2/16 1/16
- 34. Median filter • ゴマ塩ノイズを低減させるために有効 • 対象とする画素を、周辺画素の中央値にする • 重み行列表現では表現出来ない非線形フィル ターである。
- 35. 課題2:核領域の抽出 • 以下の画像は、微分干渉顕微鏡で撮影した線 虫の胚発生の画像である。以下の画像から核 領域を抽出するソフトウェアを実装せよ。 (NAR. 41, D732 (2013))
- 36. 参考図書 • (アルゴリズムがしっかり書かれた参考書は少ないよ うに思います。。) • 「ディジタル画像処理」(CG-ARTS協会) – 定番。一通り知識を身につけるのに良い • 「Rで学ぶデータサイエンス11 デジタル画像処理」 – アルゴリズムは手薄だが、生物画像の解析例が掲載され ており、実手順をイメージしやすい