แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ histogram แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ histogram แสดงบทความทั้งหมด

วันจันทร์ที่ 24 เมษายน พ.ศ. 2560

Histogram สำหรบการวิเคราะห์ภาพ

Histogram [h]

คำนวณ และแสดง histogram ของการกระจายตัวของค่าระดับเทาสำหรับภาพที่ถูกเลือกหรือส่วนที่เลือกเอาไว้

แกน X จะแสดงค่าระดับเทา แกน Y จะแสดงจำนวนของ pixel ที่พบในแต่ละค่า  แลค่าตามตาราง LUT จะแสดงแนวนอนด้านล่างแกน X และถัดลงไปก็จะแสดงค่า Count จำนวน pixel ทั้งหมด ค่า Mean, StdDev, Min, Max, Mode

คลิกที่การแสดง histogram เพื่อแสดงค่า และดูข้อมูลเพิ่มเติมได้

สำหรับภาพ RGB การแสดง histogram แบบเดิมนั้นจะคำนวณด้วยแลงภาพเป็นระดับเทาตามสูตร gray = (red+green+blue)/3 หรือ gray = 0.299 x red   +   0.587 x green   +   0.114 x blue ถ้ามีการตั้งค่าไว้ใน Edit->Options->Conversions...อย่างไรก็ สำหรับภาพ RGB ที่มี channel เดียว สามารถปรับปรุงได้ด้วยการคลิกปุ่ม RGB

ใช้ปุ่ม List หรือ Copy สำหรับบันทึค่า histogram คลิกที่ปุ่ม Log แสดงภาพ log-scale ในแบบ histogram

สำหรับภาพ 16-bit ช่วงของค่า Min และ Max จะหารให้อยู่ในช่วง 256 และภาพ 32-bit จำนวนสีที่กำหนด ทุก ๆ ชนิดของภาพ สามารถเรียกหน้าต่างด้วยปุ่ม Alt H หรือ กดปุ่ม Alt ค้างไหว้ขณะคลิกที่เมนู Analyze->Histogram [h]

Bins กำหนดจำนวน สี

Use min/max ถ้าเลือก แกน X พิจารณาจาก minimum และ maximum จะมาจากภาพส่วนที่เลือก ถ้าไม่เช็คค่า X min และ Y max จะสามารถกำหนดช่วงได้

Y max กำหนดค่าแกน Y ถ้ากำหนดเป็น ‘Auto’ จะได้ค่าสีที่มากที่สุดเป็นผลลัพธ์

ฟังก์ชัน getHistogram() และ Plot.getValues() เป็นมาโครที่ใช้ดึงค่าและจำนวนที่แสดงในรายการด้วยการคลิกที่ปุ่ม List

(8) Obtaining Histogram Lists
// 1. Single images :
run (" Blobs (25K)");
getHistogram (values , counts , 256);
for (i=0; i<values .length; i++)
print ( values [i], counts [i]);
// 2. Entire stacks :
run ("T1 Head (2.4M , 16 -bits )");
run (" Histogram ", " stack ");
Plot . getValues (values , counts );
for (i=0; i<values .length; i++)
print ( values [i], counts [i]);
ตัวอย่าง 

1. จากภาพทดสอบ

2. เลือกที่เมนู Analyze->Histogram [H]


3. แสดงหน้าต่าง Histogram


กดที่ปุ่ม List


กดที่ปุ่ม Log


กดที่ปุ่ม Live สามารถดู Histogram เฉพาะจุดที่เลือกได้

ภาพ Histogram ก่อนทำ selection

ภาพ Histogram หลังจากสร้าง selection


4. กดปุ่ม RGB จะเป็นการแสดงกราฟ Grayscale->Red->Green->Blue->Grayscale วนรอบไปเรื่อยๆ





5. หากต้องการดูค่าอื่น ๆ เพิ่มเติม กดปุ่ม Alt H  หรือ H เพื่อสร้างการวิเคราะ์แบบใหม่ เจอหน้าต่างตั้งค่าก็ตั้งค่าตามต้องการ


6. แสดง Histogram ตามการตั้งค่า


กดที่ปุ่ม List


กดที่ปุ่ม log



วันอาทิตย์ที่ 23 เมษายน พ.ศ. 2560

Distribution ข้อมูลด้วย hitogram สามารถนำผลที่ได้ไปวิเคราะห์ต่อได้

Distribution…

สร้างความสัมพันธ์กันของข้อมูล จาก histogram ด้วยการเลือกคอลัมน์จาก Result Table

ใช้ปุ่ม List หรือ Copy ในการบันทึก histogram  เอาเมาส์ไปวางไว้บนแท่งกราฟเพื่ออ่านค่าจำนวนแต่ละแถบแสดงไว้มุมบนของหน้าต่างแสดงผล  หรือใช้ำอธิบายเพิ่มเติมได้จากเมนู Analyze->Histogram [h]

คำสั่งนี้เรียกใช้งานด้วยการคลิกขวาที่ตาราง Results Table

Parameter  กำหนดค่า Results Table

Data points จำนวนแถวสำหรับวิเคราะห์ (ข้อมูลที่มีความสนใจ)

Automatic binning  ถ้าเลือกตัวเลือกนี้ ImageJ จะเรียกใช้งานการอธิายภาพด้วยวิธีการของ David Scott (Scott DW, Optimal and data-based histograms. Biometrika, 66(3):605-610, Jan 1979) ถ้าไม่ได้เลือกเอาไว้จำนวนต่อชุดข้อมูลกำหนดเป็นช่วง เริ่มต้น (Specify bins) และ ค่าสุดท้าย

ตัวอย่าง
จากภาพตัวอย่าง


นำมาคำนวณเพื่อสร้าง Results Table ในตัวอย่างนี้จะทำการประมวลผลด้วยเมนู Analyze->Analyze->Particles..

จะได้ Results Table ดังนี้


หลังจากนั้นคลิกขวาที่ Results Table และเลือกที่ Distribution


จะได้หน้าต่างการตั้งค่าของ Distribution ดังนี้


หลังจากตั้งค่าเสร็จก็ จะได้หน้าต่าง histogram ตามการตั้งค่าดังนี้


หากกดที่ปุ่ม List สำหรับบันทึกค่า Histogram


เพื่อนำผลการไปวิเคราะห์ต่อไป