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ImageJ を使った画像解析実習
2値化・領域抽出
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
- はじめて画像解析を行う研究者のための入門実習 - 」
2015-9-17 16:15-17:15 ...
画像全体の情報を見る
• ここまでで、
– 画像のサイズ(640x480等)
– ピクセルタイプ (8bit gray scale、24bit RGB
etc.)
– 各ピクセルの輝度
の調べ方を学んだ。
• 画像データにもう少し有効な情報とし...
輝度ヒストグラム ( h キー )
h
位置情報を無視した上で,全画素について
輝度の分布を可視化したもの.
輝度の基本的な統計量(最小,最大,平均,
標準偏差等)も表示されている.
RGB輝度ヒストグラム (h キー+RGBボタン)
RBGでサイクル
Brightness & Contrast による表示状態の変更 ( Shift + c キー)
スライドバーを動かすことによる調整は,表示上の"明るさ"を
変えているに過ぎない.→ 輝度は変化しない.
8-bit 画像の場合は Apply ボ...
画像の一部の情報を見る
• 画像全体ではなく、画像の興味ある部分
(ROI, region of interest)の情報が知りた
いことが良くある。
• ROIの指定法は次の演習で詳しく行うが、
ここでは「線状ROI」を使った小技を紹介
する。
輝度プロファイル (ROI + k キー)
線分上の輝度を「形 (プロファイル)」として可視化.
横軸が距離 or 位置,縦軸が輝度.
→多重蛍光標識像から局在関係を示す直観的手法として
利用可能
ドラッグして線を引いてから「kキー」を押下
RGB別 輝度プロファイル (ROI + kキー)
Plugins > Graphics > RGB Profile Plot
RGB 信号のうち主に Blue が果皮の位置により
変化していることがわかる.
その他のメニューバー項目
Edit メニュー: 画像の切り貼り,描画
Undo: 直前の作業の取消し.
1ステップ限定かつ
一部のみ対応.
Cut, Copy, Paste:
画像の切り貼り.
対象は画像全域かROI .
Copy to System:
他アプリへのコピ...
Image メニュー: 種別,色,スタック,変形,複製等,色々
Type: 輝度タイプの変換.
8-bit, 16-bit, 32-bit, RGB color...
Adjust: 表示上の明るさの調整や二値化等.
Color: グレイスケー...
Process メニュー: 基礎的な画像処理(フィルタ等)
Find Edges: 輪郭強調.
Binary: 2値画像(白黒画像)処理.
Math: 加減乗除等による
各画素の輝度変更.
Filters: ノイズ抑制等のフィルタ.
Image...
Analyze メニュー: 測定やグラフ関係
Measure: ROI 部分の諸パラメタの測定.
Analyze Particles...: 粒子解析.
Set Measurements...: 'Measure' で測定する
パラメタの選択....
手作業でのROI設定を介した形状解析: 長さ
線分や曲線をマウスで引き, t キーで ROI Manager に登録,を繰返す.
ROI Manager の「Show All」をチェックしておくと見やすい.
Measure ボタンで登録済の R...
手作業でのROI設定を介した形状解析: 面積
or
測定項目は Analyze > Set Measurements... で決定.
「測定対象領域をマウスで指定し,
t キーで ROI Manager に登録」を繰返す.
Measure ボタ...
二値化による領域抽出 ( Shift + t キー)
or
蛍光像の場合,「高い輝度の領域」が「測定対象領域」の
場合が多い.閾値となる輝度を決め,二値画像(白黒画像)
に変換することで,領域抽出(領域分割, segment)ができる.
ではど...
人間の目視による閾値決定
作業者の感覚が頼り.
同じ人が作業しても,
閾値が同じになるとは
限らない(部屋やモニタ
の明るさの影響など).
Threshold ウインドウでは,
人間による閾値決定だけでなく
自動閾値決定もできる.
右図のように,
複数のアルゴリズムから選択する.
いずれも輝度ヒストグラムをもとに
「ある明るさ」を閾値として
背景と背景(解析対象)を分ける.
画像自...
2値化後はツールバーの wand tool を用いることで簡単に
ROI設定を行うことができる
2値化後のROI設定
Analyze -> Analyze Particles を用いる方法
2値化後のROI設定の自動化
File -> Save As -> Selection
ROI設定を保存できる
拡張子は .roi
File -> Open で roi ファイルを開くことで読み込むことができる
1から複数のROIを保存する場合は、ROI Manager か...
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ImageJを使った画像解析実習〜2値化・領域抽出〜

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@第194回農林交流センターワークショップ

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ImageJを使った画像解析実習〜2値化・領域抽出〜

  1. 1. ImageJ を使った画像解析実習 2値化・領域抽出 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 - はじめて画像解析を行う研究者のための入門実習 - 」 2015-9-17 16:15-17:15 (実習60分) 実習主担当 長野 智晃 エルピクセル(株)
  2. 2. 画像全体の情報を見る • ここまでで、 – 画像のサイズ(640x480等) – ピクセルタイプ (8bit gray scale、24bit RGB etc.) – 各ピクセルの輝度 の調べ方を学んだ。 • 画像データにもう少し有効な情報としては、 「輝度ヒストグラム」等がある。
  3. 3. 輝度ヒストグラム ( h キー ) h 位置情報を無視した上で,全画素について 輝度の分布を可視化したもの. 輝度の基本的な統計量(最小,最大,平均, 標準偏差等)も表示されている.
  4. 4. RGB輝度ヒストグラム (h キー+RGBボタン) RBGでサイクル
  5. 5. Brightness & Contrast による表示状態の変更 ( Shift + c キー) スライドバーを動かすことによる調整は,表示上の"明るさ"を 変えているに過ぎない.→ 輝度は変化しない. 8-bit 画像の場合は Apply ボタンを押すことによって,その時の 表示範囲が0~255にスケールされる.→ 輝度が変化する. 真っ白 真っ黒
  6. 6. 画像の一部の情報を見る • 画像全体ではなく、画像の興味ある部分 (ROI, region of interest)の情報が知りた いことが良くある。 • ROIの指定法は次の演習で詳しく行うが、 ここでは「線状ROI」を使った小技を紹介 する。
  7. 7. 輝度プロファイル (ROI + k キー) 線分上の輝度を「形 (プロファイル)」として可視化. 横軸が距離 or 位置,縦軸が輝度. →多重蛍光標識像から局在関係を示す直観的手法として 利用可能 ドラッグして線を引いてから「kキー」を押下
  8. 8. RGB別 輝度プロファイル (ROI + kキー) Plugins > Graphics > RGB Profile Plot RGB 信号のうち主に Blue が果皮の位置により 変化していることがわかる.
  9. 9. その他のメニューバー項目
  10. 10. Edit メニュー: 画像の切り貼り,描画 Undo: 直前の作業の取消し. 1ステップ限定かつ 一部のみ対応. Cut, Copy, Paste: 画像の切り貼り. 対象は画像全域かROI . Copy to System: 他アプリへのコピー. Clear, Fill, Draw: 単色描画. Color Pickerで色は設定. Selection: ROI の制御. (Selection = ROI) Add To Manager: 複数のROI を管理.
  11. 11. Image メニュー: 種別,色,スタック,変形,複製等,色々 Type: 輝度タイプの変換. 8-bit, 16-bit, 32-bit, RGB color... Adjust: 表示上の明るさの調整や二値化等. Color: グレイスケール画像とカラー画像の 変換等. Stacks: 時系列画像(動画像),立体画像の 処理.輝度投影,スライス一覧(montage) の作成等. Crop: ROI 部分の切り出し. Duplicate: 画像ウインドウの複製. Rename: 画像ウインドウのタイトル変更. Scale: 画像解像度の変更.つまり画像サイズ の拡大・縮小. ※表示の拡大・縮小と混同しないよう注意.
  12. 12. Process メニュー: 基礎的な画像処理(フィルタ等) Find Edges: 輪郭強調. Binary: 2値画像(白黒画像)処理. Math: 加減乗除等による 各画素の輝度変更. Filters: ノイズ抑制等のフィルタ. Image Calculator: 画像と画像の間 の演算. 加減乗除等.
  13. 13. Analyze メニュー: 測定やグラフ関係 Measure: ROI 部分の諸パラメタの測定. Analyze Particles...: 粒子解析. Set Measurements...: 'Measure' で測定する パラメタの選択. Set Scale...: 1画素が何 µm かを設定する. Histogram: 輝度ヒストグラムの表示. Plot Profile: 輝度プロファイルの表示. 他のメニュー Plugins: プラグイン,マクロ,ショートカット キー設定等. Window: 画像ウインドウ,ログウインドウ等 の一覧や並び換え. Help:ブラウザにウェブ上のマニュアルを 表示する等.
  14. 14. 手作業でのROI設定を介した形状解析: 長さ 線分や曲線をマウスで引き, t キーで ROI Manager に登録,を繰返す. ROI Manager の「Show All」をチェックしておくと見やすい. Measure ボタンで登録済の ROI 全部をまとめて測定. 角度や長さ(画素単位)が得られる. Excel等でμmに変換し,統計処理. Excel 等にペースト or テキストファイルに保存して R スクリプトで統計処理 等. t ROI: region of interest,関心領域,注目領域
  15. 15. 手作業でのROI設定を介した形状解析: 面積 or 測定項目は Analyze > Set Measurements... で決定. 「測定対象領域をマウスで指定し, t キーで ROI Manager に登録」を繰返す. Measure ボタンで測定. t
  16. 16. 二値化による領域抽出 ( Shift + t キー) or 蛍光像の場合,「高い輝度の領域」が「測定対象領域」の 場合が多い.閾値となる輝度を決め,二値画像(白黒画像) に変換することで,領域抽出(領域分割, segment)ができる. ではどのように閾値を決めればいいのか? グレイスケール画像 (濃淡画像) 二値画像 (白黒画像)
  17. 17. 人間の目視による閾値決定 作業者の感覚が頼り. 同じ人が作業しても, 閾値が同じになるとは 限らない(部屋やモニタ の明るさの影響など).
  18. 18. Threshold ウインドウでは, 人間による閾値決定だけでなく 自動閾値決定もできる. 右図のように, 複数のアルゴリズムから選択する. いずれも輝度ヒストグラムをもとに 「ある明るさ」を閾値として 背景と背景(解析対象)を分ける. 画像自体と解析対象に関する 輝度分布の性質によって, 適切なアルゴリズムは異なる. ※形状情報は用いていない. → 前処理による ヒストグラム形状の変化 自動閾値決定
  19. 19. 2値化後はツールバーの wand tool を用いることで簡単に ROI設定を行うことができる 2値化後のROI設定
  20. 20. Analyze -> Analyze Particles を用いる方法 2値化後のROI設定の自動化
  21. 21. File -> Save As -> Selection ROI設定を保存できる 拡張子は .roi File -> Open で roi ファイルを開くことで読み込むことができる 1から複数のROIを保存する場合は、ROI Manager から行う ROI Manager -> More -> Save 拡張子は .zip (ROI を選択していると、選択したROIだけが保存されるので 注意、deselect を押してから保存すると安全) File -> Open 又は ROI Manager -> More -> Open から読み込むことができる ROI設定の保存

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