＠第194回農林交流センターワークショップ

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. 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. 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. RGB輝度ヒストグラム (h キー+RGBボタン)
RBGでサイクル

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. 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. 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. 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. その他のメニューバー項目

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Analyze -> Analyze Particles を用いる方法
2値化後のROI設定の自動化

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