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画像処理

2値化 - 画像解析の基本処理、対象を検出する

2値化

2値化とはある範囲をもつ数値情報に境目(閾値)を設け、"0"と"1"に分ける作業を言います。
画像の必要な箇所を"1"、不必要な箇所を"0"と置き換えてしまうことで、必要な個所を画像から検出し、 解析や測定を行っていくという流れは画像解析の基本中の基本となります。

画像を2値化する際に利用するもっともポピュラーな要素は『輝度』です。
画像中の暗い部分や明るい部分だけを2値化で検出し、その数や大きさを調べたりします。

「画像中に沢山ある黒い点の数を数えたい、大きさを測りたい!」

このような悩みを解決してくれる便利な処理です。早速その効果を見ていきましょう!

2値化 例1

bin001.gif
ここでは、イメージを掴みやすいようにモノクロ画像を例にあげます。

この画像から背景よりも黒くハッキリと写っている部分(余談ですが、これは蟻の足の画像です) だけを検出させたいと思います。
画像の輝度値に注目して、閾値"140"より暗い部分を認識させてみると、右側の絵のように輝度値が0~140までの範囲が検出されました。
画像上では分かりやすいように緑色をつけています。
次にもう少し、実例に近い画像で見てみましょう。

2値化 例2

bin002.gif
この画像から黒点を抽出するために、閾値を20~80で2値化を行ってみると、綺麗に黒点を検出することができました。 閾値は単純に以上・以下だけでなく、任意の範囲で指定するのも上手に2値化を行うコツとなります。
ここまできれいに2値化できてしまえばこの後の解析でカウントしたり、大きさを測ったりすることが用意になります。


ところで、例であげた画像の輝度値は0~255となっていますが、どうしてその範囲だと思いますか?
一般的に撮影などで保存されるカラー・モノクロ画像は8bit画像と呼ばれ、2の8乗 = 256の段階(諧調)で輝度を表す画像となります。 黒色から白色へ輝度が変わる様を256段階に分けた画像ということです。
8bit画像は画像処理の世界でよく取り扱う画像で、我々にとっても馴染みの深い画像です。

実際に画像から「2値化」によって抽出が画像から自動的にできてしまえば日々の作業で、以下のようなメリットがあります。
・作業効率の向上:手動で抽出を行うよりもはるかに時間短縮が可能
・ブレのない結果:人による抽出結果のバラつきを無くすことが可能

それでは、画像解析ソフトウェアWinROOFシリーズでは2値化処理をどのように操作するのか、実際の動画をご覧ください!

動画 2値化

WinROOFシリーズでは、上記でご紹介した『単一しきい値による2値化』『2つのしきい値による2値化』をご用意しております。
2値化した領域を好きな色・透明度に設定したり、2値化領域のON/OFFすることで元の画像と比較することも可能です。
また、Pタイル法などの2値化アルゴリズムに則った『自動2値化』や、一気に5クラスの2値範囲を設定することができる『多値化』などをご用意しております。

SOFTWAREソフトウェア紹介

画像解析・計測ソフトウェアWinROOFシリーズは、弊社が30年間蓄積したお客様の声にお応えして、お客様にとって”最も使いやすく、最も身近なソフトウェア”をテーマに生まれ変わりました。あらゆる画像の解析評価でお客様の力となるソフトウェアです。
WinROOF2018ではWinROOF全ての機能を踏襲し、新たに新機能を追加しております。 表示言語として日本語⇔英語の切り替えも可能ですので、海外でのご利用にもご検討いただけます。

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