2019年2月3日

imagej中,進行二值化影像處理的一些方法

在imagej處理影像時,這個二值化影像處理的流程,我覺得是蠻實用的,包括形態學影像處理,如侵蝕、膨脹、開運算、閉運算、分水嶺、孔洞填充、邊界提取等。


在分析「影像中感興趣的位置的面積有多大」這樣的問題時,常常會遇到區塊之間彼此相連,無法分割計算,或是影像中有雜點、空洞,這時候我們需要進行影像的預處理來解決問題。
首先須將影像轉換成二值化影像,讓影像只有黑或白兩種顏色。在這之前要先決定「哪些顏色成為黑色,哪些成為白色」,所以需要一個界線數值,超過這個就變成黑(或白)。這個界線的數值稱為閾值,這個步驟在【Process/Binary/Make Binary】中進行

接下來需要一些形態學的處理,包含侵蝕、膨脹、開運算、閉運算。

侵蝕【Process/Binary/Erode】是將區塊的邊界向內收縮,所以小雜點就會消失。

膨脹Process/Binary/Dilate】是使邊界向外膨脹,可以填補區塊內的空洞。

開運算【Process/Binary/Open】,是先侵蝕再膨脹的過程,可以消除小的雜點,或是斷開兩個有細線相連的目標物。

閉運算【Process/Binary/Close】,是先膨脹再侵蝕,可以用來填充目標物內的細小孔洞,連接兩個鄰近的目標物。

提取影像的邊緣【Process/Binary/Outline】,實際的運算其實是把原圖減去侵蝕後的影像,如此可以得到影像的邊緣。

【Process/Binary/Watershed】,用在把兩個兩團相連的東西切開來,比方說細胞分裂時,中間會有牽絲的部份,這個指定可以斷開連結

【Process/Binary/Fill Holes】,顧名思義就是把影像中的洞填起來,將二值化影像中被黑色包圍的白色轉成黑色。

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