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2値化に有効なフィルター処理

ここでは、顕微鏡画像の対象物抽出の課題と2値化に有効なフィルター処理のテクニックを解説します。

顕微鏡画像の対象物抽出の課題

実際の顕微鏡画像では、サンプルの形状や観察条件の影響により、2値化が困難なことがあります。

背景の輝度ムラ
粒子の繋がり
ノイズ

背景の輝度ムラ補正 背景輝度の均一化

背景に輝度ムラがある場合、対象物と同じ輝度の背景を拾ってしまいます。
背景の輝度ムラ補正には画像の「平坦化」フィルターを使用します。

背景成分のみ抽出し、元画像から減算して背景を均一化します。

粒子の繋がり1 境界線の強調

粒子同士の境界線があいまいな場合、粒子の分離ができず繋がって測定されてしまいます。
輪郭線の強調には「局部イコライズ」等のフィルターを使用します。

画像を局部近傍に分割し、各近傍ごとにコントラストを強調すします。

粒子の繋がり2 コントラストの強調

コントラストの強調にはハイパスフィルターを使用します。

隣接するピクセルの輝度差を強調し、輝度変化(エッジ)の画像を生成します。

ノイズ ノイズの除去

ノイズを拾ってしまい、対象物の輪郭が繋がらない場合、ローパスフィルタを使用ししてノイズを除去します。

中心ピクセルの輝度値を、隣接するピクセルの平均輝度にしてぼかします。

連続画像の輝度の均一化と位置合わせ