粒子・細胞・結晶の高度検出・測定に最適!

画像解析ソフトウェアMIPAR

バージョン4.5リリース 学習不要の自動AI検出オプション「Spotlight」新登場!

検出メニュー

特徴部を検出するための様々なメニューをご用意しています。

検出設定メニュー

レシピに追加する項目の設定:
対象の画像に対して、特徴部を検出するためのメニューを組み合わせてレシピとして保存します。レシピは自由に追加修正が出来、変更があった場合には、最終結果まで自動で再計算されます。

検出設定メニューの一覧

Edit(編集)メニュー

menu
Undo:
操作を元に戻す
Burn Scale Bar:
スケールバーを画像中に表示するicon
Set Reference:
リファレンス画像として設定する
Crop Image:
画像の一部を切り取るicon
Resize Image:
画像のサイズを変更するicon
Rotate Image:
画像を回転するicon
Flip Image:
画像を水平又は垂直に反転するicon
Translate Image:
画像の位置をずらすicon
Sparsely Sample Image:
画像のピクセルを間引いて粗くするicon
Draw Random Lines:
複数のランダムなラインを画像上に表示するicon

Color(色調処理)メニュー

menu
Color Select:
カラー画像から色設定または画像から色を拾い出して検出するicon
Color Cluster:
カラー画像から色調を複数の段階に均等に分割するicon
Color Deconvolution:
カラー画像から特定の箇所の色をチャンネル登録して検出するicon
Channel Operation:
カラー画像からRBGの要素に分けて検出するicon

Pre-Processing(事前処理)メニュー

menu
Adjust Contrast:
コントラストを調整するicon
Histogram Equalization:
画像全体の明るさとコントラストを均一化するicon
Flatten Background:
輝度勾配を除去して滑らかにするicon
Smart Cluster:
グレースケールのレベルにより、均等な複数の段階に分割するicon
Superpixels:
類似した値を持つ領域に各ピクセルをグループ化するicon
Median Filter:
各ピクセルを指定された近傍の中央値に等しく設定してノイズを低減するicon
Wiener Filter:
Median Filter と似ているが、エッジを維持しながらノイズを低減するicon
Non-Local Means:
指定されたピクセル範囲同士の変動に応じて重みと共に平均化しノイズを低減するicon
Gaussian Blur:
指定されたピクセル近傍の加重平均ピクセル値に等しく設定することにより画像をぼかすicon
Average Blur:
指定されたボックスの近傍の平均ピクセル値に等しく設定することにより画像をぼかすicon
Sum Filter:
指定された近傍の合計ピクセル値に等しく設定することにより画像をフィルタリングするicon
Grayscale Dilate:
指定された近傍の最大ピクセル値に設定するicon
Grayscale Erode:
指定された近傍の最小ピクセル値に等しく設定するicon
StdDev Filter:
指定された近傍のピクセル値の標準偏差に等しく設定しエッジを強調するicon
Entropy Filter:
指定された近傍のピクセル値のエントロピーに等しく設定しエッジを強調するicon
Highlight Lines:
フランジフィルターを使用して画像内のラインを強調表示するicon
Bright Texture:
指定されたウィンドウサイズ以下の画像テクスチャの明るい部分を強調表示しますicon
Dark Texture:
指定されたウィンドウサイズ以下の画像テクスチャの暗い部分を強調表示しますicon
Advanced Texture:
高度なアルゴリズムを使用して、画像のさまざまな形のテクスチャを強調表示するicon
Similarity:
Pattern MappingやSymmetry Mapping、Orthogonal Correlateなど、画像内または2つの画像間の類似性と対称性を検出するフィルターicon
Sharpen:
アンシャープンカーネルを各ピクセルからデコンボリューションすることにより、現在のイメージをシャープにするicon
Frequency Filter:
カスタムフィルターまたはプリセットフィルターを使用して、現在の画像のフーリエ変換を変更する。FFT画像から手動で範囲選択も可能icon
Grayscale Interpolation:
指定された近傍内の既知のピクセル(コンパニオンイメージでは空)を平均化し、欠落したピクセルを再構築する
Grayscale Reconstruction:
コンパニオンイメージの機能に基づいてグレースケールピクセル値を各モードで変更する

Segmentation(分離処理)メニュー

menu
Invert:
グレースケール画像の検出部を反転するicon
Blank:
「Manual Edit」で選択するために空白のセグメンテーションを主に作成する
Manual Edit:
現在の画像をエディタで開き、検出した箇所を手動で編集するicon
Basic Threshold:
指定したしきい値に基づいてピクセルを選択するicon
Range Threshold:
指定されたピクセル値の範囲内にあるピクセルを選択するicon
Adaptive Threshold:
指定したピクセル数の近傍での平均などの統計によって相対的な強度に基づいてピクセルを選択する。画像内に明暗の差がある場合などに有効icon
E-M Threshold:
最も近い極小値からの距離がしきい値のピクセル値を下回らないピクセルが1つもない領域内にあるピクセルを選択するicon
Local Threshold:
コンパニオンイメージの各機能に関連し、かつ指定された基準を満たしている場合にピクセルを選択するicon
Watershed:
グレースケール値を地形勾配に見立てて降雨シミュレーションを実行しピクセルを検出するicon
Find Edges:
6種類のエッジ検出アルゴリズムを選択し、エッジピクセルを空として設定するicon
Find Circles:
選択したアルゴリズムを使用して、現在の画像から円を検出するicon
Find Lines:
選択したアルゴリズムを使用して、現在の画像から線を検出するicon
Advanced:
文字テキストや人間の顔などを認識して検出するicon
Auto Segmentation:
特徴部と背景部を大まかにマーキングして自動的に検出しますicon
Region Grow:
新しいピクセルのパーセンテージがシードピクセル値からのしきい値ピクセル値距離内に収まらなくなるまで、コンパニオン画像で選択されたシードを成長させるicon
Fast Marching Method:
高速マーチング法を適用して、コンパニオン画像で検出された重心で指定されたシードを成長させるicon
Active Contour:
2つのアルゴリズムのどちらかを使用して、コンパニオン画像の各特徴部の境界を現画像で設定しますicon
Find Global Maximum:
現在の画像全体の最大値ピクセルを選択します
Find Global Minimum:
現在の画像全体の最小値ピクセルを選択します
Find Local Maxima:
4ピクセルまたは8ピクセルの接続を利用して、設定したしきい値により現在の画像全体を最大値側から選択します
Find Local Minima:
4ピクセルまたは8ピクセルの接続を利用して、設定したしきい値により現在の画像全体を最小値側から選択します

Morphology(形態処理)メニュー

menu
Dilate Uniform:
選択個所を指定されたピクセル数だけ全方向に拡大するicon
Dilate Smart:
選択されていないピクセルが、指定された数の選択されたピクセルで囲まれている場合に、そのピクセルを選択するicon
Dilate Retain:
複数の選択個所が接続されないように、指定されたピクセル数だけ選択個所を全方向に拡大するicon
Erode Uniform:
選択個所を指定されたピクセル数だけ全方向に縮小するicon
Erode Smart:
選択されているピクセルが、指定された数の選択されていないピクセルで囲まれている場合に、そのピクセルを選択から除外するicon
Erode Retain:
選択個所が複数に分割されないように、指定されたピクセル数だけ選択個所を全方向に縮小するicon
Separate Features:
Watershedアルゴリズムを使用して、接続している選択個所を分離するicon
Clean Boundaries:
指定した厚さの境界で区切られるまで、画像を埋めるように選択個所をそれぞれ拡大するicon
Smooth Features:
指定したウィンドウのサイズを使用して選択個所の境界を滑らかにするicon
Extend Features:
選択個所が持つ方向性に沿って、指定した長さと厚さで選択個所を拡張するicon
Perimeter Pixels:
選択個所の周囲にあるピクセルのみを選択するicon
Skeletonization:
選択個所を分離することなく、選択個所を1ピクセル幅の中心線及び分岐にするicon
Pixel Lines:
中心線に向けて選択個所を減少させ、最終的には中心線のみにする
Distance Map:
選択個所に対するグレースケールの距離マップを生成します。各ピクセルは最も近い空のピクセルまでの距離で色分けされています。白=距離ゼロ、黒= 255距離icon

Clean-Up(除去)メニュー

menu
Reject Features:
指定したパラメータ(面積など)により、対象部を削除または保持するicon
Fill All Holes:
選択個所内に含まれるすべての穴を埋めるicon
Relative Size Filter:
選択したオブジェクトの大きい順または小さい順に削除するicon
Remove Edge Features:
画像の端部にある全体像が得られていないオブジェクトを削除するicon
Replace With:
検出されたオブジェクトを四角、円などの別形状に置き換えるicon
Mark Center:
画像の中心をマークするicon

Memory(登録と呼出)メニュー

menu
Set Companion Image:
現在の画像をコンパニオン画像として登録する
Load Companion Image:
別の画像をコンパニオン画像として読み込む
Call Companion Image:
登録したコンパニオン画像を呼び出す
Set Memory Image #1-#6:
現在の画像の状態を番号を付けて登録する
Call Memory Image #1-#6:
Set Memory Imageで登録した画像を呼び出す
Call Original Image:
元の画像を呼び出す

Math(算術処理)メニュー

menu
Union:
現在の画像とコンパニオン画像の選択個所を組み合わせるicon
Minus:
現在の画像の選択個所からコンパニオン画像の選択個所を差し引くicon
Intersection:
現在の画像とコンパニオン画像の重複する選択個所のみを保持するicon
Keep Mutual:
現在の画像から、コンパニオン画像の選択個所と接触または重複する選択個所のみ保持するicon
Keep Exclusive:
現在の画像から、コンパニオン画像の選択個所と接触または重複する選択個所のみ除外するicon
Make Grayscale:
バイナリの画像をグレースケール画像に変換します。選択されたピクセルは0になり、選択されていないピクセルは255になります
Add:
現在の画像をコンパニオン画像に追加する
Average:
現在の画像とコンパニオン画像を平均化する
Divide:
コンパニオン画像を現在のイメージで除算する
Multiply:
コンパニオン画像を現在のイメージで乗算する
Add Value:
グレースケール画像の各ピクセルに正または負の整数値を追加する
Merge Darker Pixels:
現在の画像とコンパニオン画像の間の暗いピクセルを合成する
Merge Lighter Pixels:
現在の画像とコンパニオン画像の間の明るいピクセルを合成する
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