総括① ImageJマクロ言語による画像処理―画像の基礎から二値化処理まで―

総括①　ImageJマクロ言語による画像処理―画像の基礎から二値化処理まで―

多くのライフサイエンスの研究領域では顕微鏡で撮像した画像から輝度値や面積など各種統計量の計測や画像に写っている細胞数や粒子数の計数化などの定量化がImageJを用いて行われています。 ImageJマクロシリーズの記事では、このようなライフサイエンスの研究で実際によく使われる画像処理をマクロ言語で自動化することを目標に学習を進めてきました。本稿では総括①としてImageJのマクロ言語を用いた画像解析の学習シリーズ１～５までで学んだ内容をまとめました。

シリーズ４．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～②二値化処理-2～

https://lp-tech.net/articles/E5dKv
【概要】
解析を正しく行うためにはImageJの背景の設定と二値化の組み合わせが非常に重要です。
◆Black Backgroundに✓を入れる→輝度値0を黒、輝度値255を白で示す
前景を輝度値0（黒）／背景を輝度値255（白）
前景を輝度値255（白）／背景を輝度値0（黒）
◆Black Backgroundに✓を入れない→輝度値0を白、輝度値255を黒で示す
前景を輝度値0（白）／背景を輝度値255（黒）
前景を輝度値255（黒）／背景を輝度値0（白）

シリーズ４．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～②二値化処理-3～

https://lp-tech.net/articles/pH29A
【概要】
二値化処理を実装することができれば画像に適切な領域分割を施すことができます。ImageJに含まれるPercentileという自動二値化処理は上位50%を閾値とする設定に固定されていますが、Percentile法による二値化処理をマクロで記述することができれば任意の値に閾値を設定できるようになります。

シリーズ５．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～マクロ言語のまとめ～

https://lp-tech.net/articles/q0ii2
【概要】
画像解析をマクロ言語で実装する際に必要なマクロ言語の文法や記述の仕方についてまとめた記事です。
記号や関数の意味が一目でわかるようになっていますので復習に便利です。

シリーズ５．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～マクロ言語のまとめ２～

https://lp-tech.net/articles/QmmYb
【概要】
ImageJにはBuilt-in Macro Functionsに掲載されているような多くの種類の関数が含まれていますが、関数はユーザー自身が定義して用いることもできます。関数には返り値がある場合とない場合の書き方の2種類があります。