Obsah:
Trocha historie...
Proč elektrony?| Možnosti zpracování obrazu
Obrazová analýza představuje nástroj, pomocí kterého je možné převést informace obsažené v obraz do numerické formy. Zjednodušeně si lze přiblížit obrazovou analýzu a její postupy jako soubor po sobě následujících kroků vedoucí k přeměně obrazových vjemů do číselné podoby. Prvním krokem je získání obrazu v digitální podobě, následovaný jeho zpracováním do formy, která nejvíce vyhovuje plánovaným účelům. Dalším krokem může být diskriminace, jejímž výsledkem je binární obraz, obsahující pouze dvě barvy - černou a bílou. V takto zpracovaném obraze je možné po jeho úpravě metodami matematické morfologie již poměrně snadno měřit a na základě těchto měření provádět výpočty. Při těchto krocích se digitální záznam mění a zjednodušuje, jak dokládá klesající velikost původního obrazu po jednotlivých krocích zpracování {tab.1}. Konečným výsledkem může být datový soubor s výsledky provedených výpočtů zabírající v porovnání s původním snímkem zlomek paměti počítače. Základním předpokladem pro aplikaci obrazové analýzy je převedení snímku, který chceme analyzovat, do digitální podoby. Tento krok se označuje jako akvizice obrazu a jeho cílem je zachytit analogový obraz, jehož jas je spojitou funkcí pozice, a převést ho do digitální podoby. Digitalizace ve své podstatě představuje proces, kdy je obraz rozčleněn pravidelnou sítí na přesně definované čtvercové nebo obdélníkové oblasti, ve kterých je stanovena v případě snímků z elektronových mikroskopů průměrná hodnota šedi. Tyto oblasti se označují jako pixely a jejich počet vyplývá z hustoty sítě. V případě transmisního elektronového mikroskopu se nabízí většinou dvě možnosti - digitalizovat vyvolaný planfilm nebo fotografii pomocí skeneru nebo u mikroskopu vybaveného speciální kamerou přímo digitalizovat signál vystupující z kamery a uložit jej v počítači. U SEM, kde je digitalizace snadnější, protože signál vystupující z detektoru má v sobě i informaci o pozici, je už většinou součástí mikroskopu zařízení, tzv. frame grabber, který umožňuje přímou akvizici obrazu v digitální podobě do počítače. Do jakého počtu pixelů jsou schopny jednotlivá digitalizační zařízení převést obraz a kolik místa zabere potom v paměti počítače, udává {tab.2}. Dalším krokem je zpracování obrazu, který má obraz upravit do podoby vhodné pro účel dané analýzy. Mezi tyto operace patří úprava histogramu zpracovávaného obrazu. Jednoduchým příkladem je převod obrazu do inverzní podoby, které se docílí při rozlišení 256 stupňů šedi, odečteme-li v každém pixelu danou hodnotu šedi od 255. Potlačení šumu patří k často používaným operacím a dociluje se několika způsoby. Nejjednodušším je průměrování, kdy každý pixel původního obrazu je nahrazen průměrem předem definovaného okolí (low pass filter). Na průměrování je založen i adaptivní filter, který pracuje tak, že k průměrování dojde pouze u těch bodů, ve kterých je rozdíl mezi skutečnou a navrhovanou hodnotou pod nastaveným prahem. Na (obr. 1) a (obr. 2) je příklad zpracování snímku jaterní buňky myši pomocí tohoto filtru. Do repertoáru těchto postupů, jejichž výsledkem je stále obraz ve stupních šedi (gray morphology), patří dále např. "halo korekce", detekce hran, stínování apod. Diskriminace obraz výrazně zjednodušuje, neboť jejím výsledkem je binární obraz, který zná jen dvě barevné hodnoty - černou a bílou. Nastavení intervalů šedi, které odpovídají černé, je cílem prahování (obr. 3). V takto upraveném obrázku je možné používat binární logické operace - průnik, součet a rozdíl. Postupy, kterými se dále upravují binární obrazy, spadají do binární morfologie a používají se v nich filtry typu eroze, způsobující redukci světlých objektů v okolí hlavního objektu nebo dilatace, který naopak způsobuje růst objektů a zaplňování děr. Jejich spojením v pořadí eroze a dilatace dochází k otevření obrazu, k zavření použijeme-li nejprve dilataci a potom erozi (obr. 4). V takto upraveném obrazu je již mnohem snadnější provádět měření velikosti, plochy, orientace, obvodu nebo počtu daných objektů, protože jsou přesně definovány jejich hranice. Postupy obrazové analýzy nabízí řada programů, od jednodušších, které umožňují úpravu obrazů a jejich barvení (Adobe Photoshop), až po velmi složité ( Image Pro Plus, systém Lucie), které umožňují řadu měření nebo jsou speciálně upravené pro získání určitých informací z obrazu. |
 Předchozí |
Další  |
 Literatura | |
Obrázky | |
 |
Obr.1 - jaterní buňka myši zobrazená pomocí TEM JEOL 1010 |
| Zpět | |
 |
Obr.2 - obr.1 zpracovaný adaptivním filtrem programu Atlas Tescan |
| Zpět | |
 |
Obr.3 - vliv prahování na výsledný počet bílých objektů ve zpracovávaném obraze |
| Zpět | |
 |
Obr.4 - uplatnění filtru zavřít a potom otevřít na obraz zrn stříbra za účelem oddělení hranic jednotlivých zrn. |
| Zpět | |
Tabulky | ||
| Tab.1 - Postup obrazové analýzy a velikost výstupu po jednotlivých krocích | ||
| Krok zpracování | Vznikne obraz | Typická velikost (v B) |
| akvizice obrazu | ve stupních šedi | 1000000 |
| zpracování obrazu | ve stupních šedi | 500000 |
| diskriminace | binární | 64000 |
| zpracování binárního obrazu | binární | 32000 |
| měření | datový soubor | 2000 |
| Zpět | ||
| Tab.2 - Možnosti výstupu jednotlivých digitalizačních zařízení | ||
| Zařízení | Rozlišení | Velikost výstupu |
| slow-scan výstup ze SEM | 4096x4096 | 16 MB |
| slow-scan CCD kamera (12 bitová) | 1280x1024 | 2 MB |
| SEM frame store | 1024x1024 | 1 MB |
| černo-bílý TV frame grabber | 768x512 | 400 kB |
| Zpět | ||