前処理の設定を構成する

エンジンオプション 粒子分類子オプション

前処理タブにある設定を使用して、各画像の粒子のセグメント化の際に分類エンジンによって使用される、しきい値を計算する方法を決定します。

前処理の設定を構成するには、以下の手順に従ってください。

1. 2値化のメソッドを選択します。
   • 手動2値化は、ROIのしきい値の範囲を手動で決定するメソッドです。
   • クラスタ化は、分類エンジンが、画像内で認識される位相の数に相当する離散した数のクラスにある画像のヒストグラムをソートするメソッドです。クラスタ化は、もっとも頻繁に使用される自動2値化メソッドです。
   • エントロピーは、分類エンジンが、画像上に極めて小さい割合で存在するサンプルを検出するメソッドです。
   • メトリックは、分類エンジンが、グレースケールの初期値を表わす面によって決定される各しきい値を計算するメソッドです。
   • モーメントは、コントラストの低い画像に使用される2値化のメソッドです。
   • 内部相違は、クラスがあまり不均等でない画像に使用される2値化のメソッドです。満足な結果を得るには、最小クラスが最大クラスの少なくとも5%でなければなりません。
2. メソッドで手動2値化を選択した場合は、最小と最大制御器、またはヒストグラムの下部にあるスライダを使用してしきい値を設定します。自動2値化メソッドを選択した場合、アルゴリズムによってしきい値が計算され、しきい値の範囲が更新されます。自動メソッドによって計算されるしきい値の下限および上限を指定することができます。
3. 検索ドロップダウンメニューから検索するオブジェクトの種類を選択します。NI分類子は、明るいオブジェクト、暗いオブジェクト、またはグレーオブジェクトを検索します。
4. ROIに接するオブジェクトを含まないをクリックして、描いたROIの縁に接するオブジェクトを無視します。
5. 小さいオブジェクトを削除(収縮の数)で、分類エンジンが小さいオブジェクトをROIから削除するように実行する収縮の数を選択します。

   前処理タブにある設定を操作すると、NI分類学習インタフェースは、2値化されたオブジェクトを青で表示します。

ヒント  ROI内のサンプルが適切にセグメント化されていない場合は、エンジンオプションおよび粒子分類子オプションタブの設定を調整してください。