2015年8月10日月曜日

第7回 Imagejを用いて画像の周波数表現を理解する(その2)で学ぶ!

前回は画像における周波数表現の基本的な概念を説明しました。今回は参考記事を援用して、初めにImageJのプラグインやマクロ言語の作り方を簡単に説明し、画像の周波数表現の解説を交えながら続けることにします。
プラグインとは、自分自身で作ったオリジナルのプログラムをImageJに付け加えることです。例えば、JavaやImageJの機能を簡単に組み合わせるためのマクロ言語を使ってプログラミングすることによって実行可能になります。Javaの解説書の前半を読み進めたことのある読者でなければ内容が難しいかもしれません。
もちろん、はじめからプログラムなどに興味がない人は後半の画像の周波数表現から読み始めていただければと思います。

逆に、プログラミングやワークステーションなどの使い方が得意であっても、それを使う目的と臨床的意義がなければコンピュータに使われるだけになってしまうように感じてしまいます。ImageJを通じてコンピュータを使う技術者としての後押しになれば嬉しいです。

どのようにしてImageJのプラグイン機能を使うか?


ImageJに自分自身で作ったプログラムを実装(プラグイン)する場合、画像を必要としないプラグインインターフェースと画像入力を必要とするPlugInFilterインターフェースを使い分けることができます。インターフェースが持つメソッド(プログラムで作る関数のようなもの)は、前者が、文字列が引数となるrunメソッドvoid run(java.lang.String arg)を宣言するのに対し、後者は、画像処理ベースのrunメソッドvoid run (ImageProccessor ip)を用います。画像処理の場合はint setup(java.langString arg,ImagePlus imp)のメソッドで初期化を行いますが、その際に、取扱う画像の種類に合わせて変数を宣言します。その変数の種類はこちらのField Detailを参照して下さい。

http://rsb.info.nih.gov/ij/developer/api/ij/plugin/filter/PlugInFilter.html

早速、読み込んだ画像の濃淡値を反転させるプログラムを用いて、ImageJプラグインの例を解説します。プラグインコードは次の通りです。

==ここから==
/*
 *ImageJ>Plugins>New>Plugin Filterで、自動生成されるプラグインプログラム。
 */

import ij.*;
import ij.process.*;
import ij.gui.*;
import java.awt.*;
import ij.plugin.filter.*;

public class Filter_Plugin_TEST implements PlugInFilter {
    //画像オブジェクトを定義
    ImagePlus imp;

    public int setup(String arg, ImagePlus imp) {
        //ImageJに読み込んだ画像を指定
        this.imp = imp;
        //ImageJ読み込み可能な全画像形式を対象にする
        return DOES_ALL;
    }

    public void run(ImageProcessor ip) {
        //画像を反転
        ip.invert();
    }

}
==ここまで==

基本的には、Java言語によるクラスファイルの作成方法と同じであるため、Java言語のプログラミング入門書の前半までは読んでいるという読者を対象に話を進めます。
前述したsetupメソッドの中の変数として、return DOES_ALLと記述していますが、これは、ImageJに読み込んだ画像に対して、このプログラムが適応できるようにする設定です。ROIのピクセル値取得コードを含む、プラグインの基本については、次の参考資料を参考にしてみてください。

http://www.gm.fh-koeln.de/~konen/WPF-BV/tutorial-ImageJ_V1.71.pdf

余談:ROIのピクセル値取得コード(8bitグレースケール画像の場合

Rectangle r == ip.getRoiO;
int offset, i;
for (int y = r.y; y〈(r.y+r.height); y++)i
offset = y*width;
for (int x = r.x; x〈(r.x+r.width); x++)l
 i= offset + xl
 pixels[i] = (byte)(255-pixels[i]);
} }

ImageJで取り扱う座標は画像処理では一般的な左上隅が(0,0)の座標値です。Javaは二次元画像でのピクセル配列であっても、一次元配列にデータが納められるので、上記のようにoffset値はスキャンラインごとに取り出すことができるように、offset = y*width;となっています。"i"は常に、スキャンラインの先頭位置から始まり、x方向の幅分だけpixel[i]に格納されていくことになります。このときに扱う画像が8bitグレースケールなので、ピクセル値はbyteでキャストされています。


ちなみに,ここではプラグインに慣れてもらうために,このようなコードの説明を細かく述べましたが,ImageJのメニューのPlugins/New/からPlugin Filterを選択すると,自動的に濃淡反転するコードが現れ,これを.javaの拡張子でPluginsフォルダに保存して、そのエディタのメニューのFile/Compile and Runを選択すると,このクラスのメソッドが実行されて、表示した画像の濃淡が反転します。

ここで,当然,さまざまなクラスやそのメソッドの処理機能を追加するために,ImageJのクラスのリファレンスが必要となります。このAPIドキュメントが次のURLから参照できます。

http://rsb.info.nih.gov/ij/developer/api/overview-summary.html

このImageJの多くのクラスは、システマティックにリンクしているため、クラスの継承などを理解するのに、公開されているクラスダイヤグラムが役立ちます。

http://rsb.info.nih.gov/ij/developer/diagram.html

ここまでは、2次元画像についてお話してきましたが、ImageJではスタック画像を用いた3次元解析ももちろん可能で、そのプラグインも自分で開発することができます。その一例として、ImageJ3DViewerなど(http://3dviewer.neurofly.de/)があります。

ImageJのマクロ機能について


ImageJのマクロ言語を使用すると、前述のプラグインコードを書くよりも非常に簡単にオリジナルの画像処理や画像解析が可能になります。サンプルコードも豊富に紹介されています。
次のURLにマクロ言語の説明が記されています。

http://rsbweb.nih.gov/ij/docs/macro_reference_guide.pdf

ImageJのマクロ言語の作法は非常に簡単です。お決まりの“Hello World”という言葉をImageJで表示する場合,Plugins>New>Macroを選択すると,ブランクのエディタが起動するので、そこに print("Hello world");を記述し、マクロウィンドウのMacrosからRunを選択します。すると別ウィンドウで実行結果が表示されます。マクロはテキスト形式や".ijm"の拡張子で保存可能です。

次に、サンプルとして周波数フィルタのマクロのサンプルを起動させることにします。
まず,ImageJのメニューのPlugins/Macros/Runを選択すると,ファイルダイアログが現れるの
で,ImageJフオルダの中のmacrosフォルダから,FFTCustomFilterDemo.ijmを選択すると,自動的にBridge(174K)というサンプルファイルが呼び込まれ,自動でローパスフィルタとしてのカスタムフィルターを作成し、ガウシアンフィルタ処理(平滑化処理)を行います。そして、このフィルタを用いたローパスフィルタ処理画像を表示します。その後、このローパスフィルタを反転したフィルタをハイパスフィルタとしてハイパスフィルタ処理画像を表示します。
これを少し変更して、マクロの中の画像へのパスを変更してPET画像を対象として起動してみます。(run ("Bridge(174K)")→任意の画像ファイルへのパスに変更、Windowsの場合、パスの区切りはバックスラッシュ2つが必要です。)

画像に含まれる周波数成分のうち低周波成分を残し,高周波成分は除去するようなフィルタをローパスフィルタと言い。その逆をハイパスフィルタと言います。ガウス分布に従って,周波数の遮断を滑らかに移行することによって,画像も自然に近い平滑化がなされます。

ここではPET画像を示していますが、これに限らず、微少石灰化などの高周波成分を解析するときには、ハイパスフィルタなどが強調表示に効力を発揮します。

カスタムフィルター(ガウシアン処理後)




カスタムフィルター プロットプロファイル

原画像


ローパスフィルタ―処理後



 ハイパスフィルタ―処理後


プラグインやマクロはすでに多くのサンプルが公開されているので、これらを複製して、カスタマイズするのが、ImageJを自分なりに使いこなす近道になります。

マクロ言語を用いた周波数空間フィルタについて

前回の記事で画像の「位置と濃淡情報」の世界を,単位距離あたりの濃淡周波数のスペクトルとして表現するための変換方法の1つにフーリエ変換という方法があると説明しました。ここで,たまたまImageJにおけるマクロ言語の説明の流れで,フィルタリングの話になりましたが、フーリエ変換の利用分野は,直交変換の一般的特徴を持つと同時に、次のような応用が試みられています。

①医用画像の特徴抽出
②畳み込み積分の高速計算
③画像の圧縮処理
④CT, MRIやPETにおける再構成
⑤画像問のマッチング処理(レジストレーション)など

画像処理の話の中で,よく「直交変換」という言葉が使われますが、画像というのは、数値が二次元に並んだ行列と考えれば、そのフーリエ変換も実は行列式で説明できるということです。行列式を使うに当たり、ある値(ピクセル値や信号)を、ある位置情報をデカルト座標(x,y, z)で表すと、その基底ベクトル(長さが1で互いに直交している)がフーリエ変換後も直交しているということで、「直交変換」と称されています。このような直交変換は、ほかにもカルーネン・レーべ変換,離散コサイン・サイン変換,ウォルシュ・アダマール変換,スラント変換やバール変換などがあるそうです。

デジタル画像のフーリエ変換の数式については、参考記事やWiki linkをご参照ください。


次回は画像の特徴量解析に話を進めます!

参考記事:「山本修司:ImageJで学ぶ実践医用・バイオ画像処理.INNERVISION(20・7) 2005, p86-91

筆者:VISブログ担当
場所:VIS事務所にて

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