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ウォーターシェッド - 密集する粒子の分割

ウォーターシェッド・セグメンテーションは、領域分割手法の一つで、通常の2値化抽出では隣同士がつながりやすい対象物を抽出する際に、そのつなぎ目を見極めて上手く分離する機能です。シャーレー上でつながったコロニーや細胞の解析、また、いびつな形をしている粉体などの粒子解析にも応用可能です。

画像解析における分離の悩みを解決

ウォーターシェッド(Watershed Segmentation)は、"分水嶺、(川の)流域、分岐点"を指します。エッジから粒子の中心に向かうほど 輝度が高くなるような画像を作り、画像の輝度勾配を山の嶺(みね)とみなして、山の高い位置から流れ込む水の作る区域をひとつの領域とする分割を行うアルゴリズムからこのように呼ばれています。

watershed_001.gif

これまでの画像解析では抽出・カウントが難しかった粒子や細胞の解析に新たなソリューションを提供します。画面上に散らばった粒子が様々な形状をしていても、それらのくびれを認識して分離することができます。

抽出が困難な粒子でも、精度良く分離して全数カウント・計測

watershed_002.gif

粒子が無い空間は処理対象にならず、全ての粒子がカウントできます。処理後は、各粒子の形状特徴量(面積、円相当径、絶対最大長、針状比など)の計測を行い、粒度分布などの評価も可能です。

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