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2次元画像解析

ここでは、画像解析の基礎となる2次元画像解析について解析します。

画像の2値化

2次元画像の2値化 画像解析を行うために、まずは画像を2値化します。
「画像の2値化」とは、画像の輝度を利用して、測定対象を抽出することです。

8bitのモノクロ画像では、黒の輝度は0、白の輝度が255で、グレイはその間の値になります。
デジタル画像(顕微鏡画像)は、ピクセルごとに輝度の数値情報を持っていますので、輝度の数値で測定対象と背景を分離することができます。
カラー画像の場合は、画像の色成分RGBによって対象物を抽出します。

2値化の閾値

画像解析ソフトで、対象物を抽出するには、輝度の閾値を設定します。
コントラストが明確な画像の場合、自動2値化が適用できます。

自動2値化とは、大津の2値化の公式を利用した演算で、多くの市販画像解析ソフトに利用されている原理です。

例えば上の画像で黒色の部分を測定したい場合、閾値は黒部分と背景の灰色部分を分割する輝度を設定します。
そうしますと、右側の青色で表示される箇所が対象物として抽出できます。
この画像はピクセルを拡大したイメージですが、閾値の前後で白と黒に2値化処理されます。

測定できる項目

対象物の抽出をすると、個数、輝度、面積、直径、周囲長、アスペクト比など多くの項が自動測定できます。

短軸、長軸、アスペクト比、面積・面積率・穴数・穴面積……
個数、重心X・Y、個数、半径、直径、フェレ径、周囲長、ヒストグラム作成
輝度最大、最小、輝度平均、RGB成分