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エッジ検出とモルフォロジーを使用した細胞の検出

この例では、エッジ検出と基本的なモルフォロジーを使用して細胞を検出する方法を示します。オブジェクトは、背景と十分なコントラストがある場合、イメージ内で簡単に検出されます。

手順 1: イメージの読み取り

cell.tif イメージを読み取ります。これは前立腺癌細胞のイメージです。このイメージには 2 つの細胞がありますが、1 つの細胞だけ全体が表示されています。目標は、完全に表示されている細胞を検出、すなわちセグメント化することです。

I = imread('cell.tif');
imshow(I)
title('Original Image');
text(size(I,2),size(I,1)+15, ...
    'Image courtesy of Alan Partin', ...
    'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');
text(size(I,2),size(I,1)+25, ....
    'Johns Hopkins University', ...
    'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');

手順 2: 細胞全体の検出

セグメント化するオブジェクトは、コントラストが背景のイメージと大きく異なります。コントラストの変化は、画像勾配を計算する演算子によって検出できます。セグメント化された細胞を含んでいるバイナリ マスクを作成するには、画像勾配を計算し、しきい値を適用します。

edge とソーベル演算子を使用してしきい値を計算します。しきい値を調整し再度 edge を使用して、セグメント化された細胞を含んでいるバイナリ マスクを取得します。

[~,threshold] = edge(I,'sobel');
fudgeFactor = 0.5;
BWs = edge(I,'sobel',threshold * fudgeFactor);

結果のバイナリ勾配マスクを表示します。

imshow(BWs)
title('Binary Gradient Mask')

手順 3: イメージの膨張

バイナリの勾配マスクでは、イメージに高いコントラストの線が示されます。これらの線は、対象オブジェクトの輪郭を正確には表しません。元のイメージと比べて、勾配マスクのオブジェクトの周囲の線にはギャップがあります。これらの線のギャップは、線形構造化要素を使用してソーベル イメージを膨張させると見えなくなります。関数 strel を使用して、2 つの垂直な線形構造化要素を作成します。

se90 = strel('line',3,90);
se0 = strel('line',3,0);

縦方向の構造化要素を使用し、次に横方向の構造化要素を使用して、バイナリ勾配マスクを膨張します。関数 imdilate はイメージを膨張します。

BWsdil = imdilate(BWs,[se90 se0]);
imshow(BWsdil)
title('Dilated Gradient Mask')

手順 4: 内部のギャップを塗りつぶす

膨張した勾配マスクでは細胞の輪郭がよく見えますが、細胞の内部にはまだ穴があります。これらの穴を塗りつぶすために、関数 imfill を使用します。

BWdfill = imfill(BWsdil,'holes');
imshow(BWdfill)
title('Binary Image with Filled Holes')

手順 5: 境界に接触するオブジェクトの削除

対象細胞は適切にセグメント化されましたが、検出されたのはこのオブジェクトのみではありません。イメージの境界に接触するオブジェクトは、関数 imclearborder を使用して削除できます。斜め方向の接触部分を削除するには、関数 imclearborder の連結性を 4 に設定します。

BWnobord = imclearborder(BWdfill,4);
imshow(BWnobord)
title('Cleared Border Image')

手順 6: オブジェクトの平滑化

最後に、セグメント化されたオブジェクトが自然に見えるように、ダイヤモンド構造化要素でイメージを 2 回収縮してオブジェクトを平滑にします。関数 strel を使用してダイヤモンド構造化要素を作成します。

seD = strel('diamond',1);
BWfinal = imerode(BWnobord,seD);
BWfinal = imerode(BWfinal,seD);
imshow(BWfinal)
title('Segmented Image');

手順 7: セグメンテーションの可視化

関数 labeloverlay を使用して、マスクを元のイメージの上に重ねて表示することができます。

imshow(labeloverlay(I,BWfinal))
title('Mask Over Original Image')

セグメント化したオブジェクトを表示する別の方法は、セグメント化された細胞の周りに輪郭を描くことです。関数 bwperim を使用して輪郭を描きます。

BWoutline = bwperim(BWfinal);
Segout = I; 
Segout(BWoutline) = 255; 
imshow(Segout)
title('Outlined Original Image')

参考

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