Обработка и анализ изображения

Важным этапом интерпретации полученных с помощью микроскопии данных является обработка и анализ изображения с целью улучшения качества исходного изображения и извлечения из отдельных изображений и серий количественных характеристик исследуемого объекта. Исходное цифровое изображение представляет собой набор пикселей различного цвета и интенсивности. Корректируя параметры пикселей (цветовой тон, насыщенность, интенсивность) с помощью специального программного обеспечения – графических редакторов – можно добиться заметного улучшения качества исходного изображения.

Рис.34. Гистограмма изображения.

Гистограмма изображения. Гистограмма представляет собой диаграмму, где по горизонтальной оси отложены значения интенсивностей пикселей, а по вертикальной – количество пикселей с данной интенсивностью. Гистограмма темного изображения будет смещена влево, а светлого – вправо. Изменяя гистограмму можно манипулировать такими важными характеристиками изображения, как яркость, контрастность, гамма.

Контраст изображения. Очень часто исходные изображения, полученные с цифровой камеры, обладают недостаточным контрастом, а значения интенсивностей пикселей при этом находятся в узком диапазоне значений. Программно можно присвоить самым темным пикселям изображения значение 0, а самым светлым – значение 255 (для изображений с глубиной цвета 8 бит), тем самым растягивая гистограмму. При этом увеличивается диапазон интенсивностей пикселей на изображении, и оно становится более контрастным.

Гамма функция преобразования - это отношение логарифмов выходного сигнала к входному. Гамма = 1.0 означает, что отношение выхода/вход = 1: 1, т.е. никакой коррекции нет. В некоторых программах применяется гамма функция для исправления функции, которая была включена в источник видеосигнала. Чтобы восприятие камеры подражало фотометрическому ответу человеческого глаза, функция ответа фотокамеры на разный свет корректируется и часто устанавливается в функцию напряжения усилителя (Гамма функция). Это может приводить к нелинейным ответам от видео источника и быть причиной ошибки при выполнении денситометрических измерений. Эта корректировка камеры может быть удалена применением обратной функции гаммы.

Рис.35. Фрагмент митохондриальной сети клеток эндотелия аорты крысы. Слева – исходное изображение. Справа – после применения сглаживающего фильтра. Заметно уменьшение количества шумов.

Сглаживание. Исходное изображение, полученное на длительных экспозициях или высоких значениях усиление, часто содержит случайные изменения яркости отдельных пикселей – «шумы», что сильно ухудшает визуальное восприятие такого изображения. Чтобы избавиться от таких флуктуаций яркости применяются сглаживающие фильтры. Алгоритмы сглаживания весьма разнообразны. Рассмотрим наиболее простой сглаживающий фильтр – усреднение. Сначала все изображение последовательно делится на небольшие участки квадратной формы, например 3*3 пикселя. После этого рассчитывается среднее арифметическое значений интенсивностей точек в этом квадрате и присваивается центральному пикселю. (рис.35). При использовании усредняющего фильтра происходит некоторое размытие границ объектов на изображении, поэтому важно подобрать размер области, по которой происходит усреднение, таким образом, чтобы максимально избавиться от шумов и при этом не потерять контрастность границ объектов. Значение 3*3 как правило подходит для большинства изображений, полученных с помощью конфокального или флуоресцентного микроскопа.