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Bonjour à tous,
J'aimerai compter les petits noyaux violets de cette image (image1) avec ImageJ
- J'ai convertit mon image en niveaux de gris
- J'ai fait un Threshold, cependant je n'arrive pas à isoler les noyaux, les cellules restent.
Faut -il utiliser des filtres? améliorer le contraste? ... J'essaye plein de possibilités mais rien n'y fait.
Merci à tous de m'aider.
Dans ton image les noyaux sont les taches violettes foncées ?
Vers le centre de ton image, on voit des "amas" violet foncés, c'est aussi des noyaux ?
Il me semble que j'avais vu des plugins pour faire ça:http://rsbweb.nih.gov/ij/plugins/
Je te laisse chercher car je ne me souvient plus du nom.
edit : Voir peut-être ce plugin : http://www.bioimage.ucsb.edu/downloa...-in-for-imagej
Au vu de ton image, le canal rouge pourrait être informatif pour discriminer les cellules et les noyaux.
Néanmoins, je ne pense pas que tu trouveras de méthodes efficaces clés en mains. Il te faudra surement développer un petit truc pour y arriver.
Tu peux regarder dans les filtres de détection de contours, je pense par exemple à la différence de gaussienne, vu que ton image est bruitée. http://xphilipp.developpez.com/artic...?page=sommaire
Oui les noyaux sont les taches violettes foncées.
Les amas au centre ne sont pas des noyaux.
Effectivement, sur la composante rouge, on détecte d'avantage les noyaux.
Les plugins marchent en général que pour les images types. Je n'est pas trouvé dans mon cas.
Il faudra peut-être développer un plugin pour ton cas.
Sur la canal rouge de ton image, j'ai testé une différence de gaussienne. On obtient de "bon" résultat.
Il faudra peut-être créer un filtre circulaire de la taille de tes noyaux pour exclure les "amas" qui ont la même signature colorimétrique.
A voir. Tiens nous au jus de tes avancées, on pourra peut-être plus de renseigner sur certains points
edit : Tu peux tester un k-means sur les couleurs et identifier la couleur des noyaux, puis refaire une segmentation à partir de cette couleur. Tu auras pas mal de résidus. Y a des plugins qui propose des outils de segmentation selon des formes qui pourront t'aider (ou alors avec Set Measurements d'imageJ, mais je ne lui fait pas trop confiance pour les objets de petites taille).
Bonne chance !
Merci pour tes réponses.
Voilà ce que j'ai testé, qu'est-ce que tu en penses?
- RGB stack
- plan rouge
- Gaussian blur 2
- Threshold
- Watershed
- Erosion
C'est une solution parmi tant d'autres ^^
Il faut voir si le résultat te convient c'est surtout ça. L'emploie du Watersher peut être une bonne solution pour séparer 2 noyaux collés. Mais il risque de séparer les "amas" et du coup tu ne pourras plus les distinguer des noyaux (du moins, plus aussi facilement). Donc à voir.
Le plugin floatMorphology permet de choisir des éléments structurant et leur taille pour les opérateurs (erode, dilate..).
http://rsbweb.nih.gov/ij/plugins/float-morphology.html
Il peut t'être utile pour trouver (supprimer) des éléments. Par exemple les petits résidus..
+1 sur le fait de travailler dans le canal rouge.
Je ferai tout d'abord un petit filtre alterné séquentiel, voire juste une ouverture / fermeture pour homogénéiser tes points et améliorer le contraste.
Ensuite tu peux appliquer ce que tu as fait, mais je ne vois pas vraiment l'intérêt du watershed :s. En particulier, quelle version as tu utilisé ?
PS : c'est purement un problème de traitement d'image, ImageJ n'est que le support. Le forum "Algorithme/Traitement d'images" aurait été beaucoup plus adapté.
Je ne vois pas comment faire une ouverture/fermeture sur une image non binaire. Pouvez vous me donner la démarche??
Merci
Bonjour,
voici le cours de référence.
C'est la même chose, sauf que l'on garde la valeur maximum dans le cas d'une dilatation et minimum pour une érosion.
Pour la dilatation d'un pixel X avec un élément structurant B : X = max{X+B}, donc la plus grande valeur sur B centré en X.
Pour faire ça il faut que tu ailles dans Process > Binary > (open/close)(erdode/dilate)
edit : je n'avais pas vu le post précédent.
Et on est pas sur des images binaires :sCitation:
Envoyé par onylink