細胞解析

アプリケーションのタイプ	カウント処理、識別
画像の特性	単色、十分なコントラスト、ノイズが多い
画像処理ツール	フィルタ処理、2値化

細胞解析の例では、グレースケールフィルタ、2値化、バイナリ画像反転関数を使用して、細胞の数をカウントして、面積を測定します。

フィルタ: 平滑化―ガウシアン―ガウシアンフィルタを使用して画像を平滑化します。

フィルタ: エッジ検出―ラプラシアン―ラプラシアンフィルタを使用して画像内のエッジをハイライトします。この操作では、フィルタ処理された画像からエッジを検出し、検出されたエッジを元の画像に追加します。この操作を行うと、細胞と背景間の分離度が増加します。

2値化: 自動2値化―メトリック―自動2値化テクニックを使用して、画像の暗い領域を他の領域から分離します。この場合、画像の暗い領域は、細胞に対応します。細胞が存在する媒体に対応する領域は、結果のバイナリ画像で背景として表示されます。

基本モフォロジー: 適正クローズ―粒子の境界線を平滑化して、粒子内の微小な穴を埋め、粒子の周囲の小さいギャップを閉じることによって、バイナリ画像内の粒子の形状を改善します。

上級モフォロジー: 穴埋め―粒子内のすべてのサイズの穴を埋めます。

粒子フィルタ―粒子フィルタを使用して、バイナリ画像から不要な粒子を削除します。このアプリケーションは、主に円形で10ピクセルより大きい粒子のみを解析します。ヘイウッド円形要因が0〜1.40の範囲外の粒子と、ピクセル面積が10に満たない粒子は削除されます。

粒子解析―画像の残りの粒子（細胞）のプロパティを解析します。粒子測定関数は、最大50種類の異なる粒子プロパティを解析することができます。