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Dr Emile BEREIngénieur au SIMIS Service Interdisciplinaire de Microscopie et d Imagerie Scientifique Faculté des Sciences Fondamentales et Appliquées MORPHOMETRIE.

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1 Dr Emile BEREIngénieur au SIMIS Service Interdisciplinaire de Microscopie et d Imagerie Scientifique Faculté des Sciences Fondamentales et Appliquées MORPHOMETRIE ET QUANTIMETRIE Poitiers 20/05/2005 Université de Poitiers Faculté de Médecine et de Pharmacie

2 Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers P r é p a r a t i o n c h i m i q u e Image numérique Choix du format d enregistrement (.TIFF) Microscope électronique avec interface numérique Microscope optique couplé à une caméra numérique ou appareil photo numérique Microscope électronique avec sortie sur des plans films Microscope optique ou appareil photo classique (diapositives) Numérisation Scanner ACQUISITION Image niveaux de gris ou couleur Morphométrie/traitement Amélioration de l image, segmentation, filtrage, binarisation, …. Quantimétrie/Mesures nombre, longueur, largeur, diamètre, rayon, périmètre, surface, angle, Densité optique, …... Exportation des résultats MORPHOMÉTRIE/QUANTIMÉTRIE Logiciels d analyse d images Chaîne Préparation / acquisition / Morphométrie / Quantimétrie

3 Acquisition dune image Notion de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Notion de Profil Echelle de codage de niveaux de gris : 0 à = noir 255 = Blanc Les rayures blanches situées très haut sur l échelle de codage Valeur = 250 Les rayures noires situées en bas Valeur = 50 Exemple du zèbre Pour une image en couleur, il existe aussi le profil de couleur basé en général sur l échelle de codage RVB (Rouge, Vert, Bleu) Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

4 Acquisition dune image Notions de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Notion d Histogramme Histogramme = Courbe de répartition de fréquences de niveaux de gris ou de couleur en fonction de l échelle de codage. Dans le cas du zèbre, nous avons l histogramme suivant : Dans le cas d une image en couleur on obtient 3 profils : 1R, 1V et 1R. Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

5 Acquisition dune image Notions de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Segmenter = isoler dans l image, les zones dintérêt = séparer les objets d intérêt du fond. La segmentation peut être manuelle ou automatique. Segmentation manuelle Segmentation automatique Seuillage manuel ou interactif Seuillage automatique Filtre passe haut Segmentation Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

6 Acquisition dune image Notions de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Segmentation Manuelle Avant de segmenter, il faut procéder à un seuillage : choisir les limites de niveaux entre lesquels les pixels devront être pris en compte. Codée à 0 ou 1 1 pour les parties de l image sélectionnées (colorées en blanc ou en rouge selon les logiciels) 0 pour le reste de l image (coloré en noir) Techniques de seuillage : Seuillage simple Seuillage par borne inférieure et supérieure Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

7 Acquisition dune image Notions de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Cas de trois objets : Noir, gris foncé, gris clair. Seuillage simple : le seuil S3 permet de ne garder que l image de gauche Seuillage par borne inférieure et supérieure : le seuil compris entre S1 et S2 permet de garder l objet de droite. Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

8 Acquisition dune image Notions de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Exemple de seuillage manuel Coupe histologique d épithélium œsophagien Histogramme Seuillage à 180 Image binaire Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

9 Segmentation manuelle Segmentation automatique Seuillage manuel ou interactif Seuillage automatique Filtre passe haut Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

10 Acquisition dune image Notions de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Segmentation automatique Seuillage automatique : valeur de seuil obtenue de manière automatique Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers Exemple de grains posés sur un fond noir

11 Acquisition dune image Notions de Profil Notions d Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Filtres passe haut Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers


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