Dr Emile BERE Ingénieur au SIMIS

1. Poitiers 20/05/2005 MORPHOMETRIE ET QUANTIMETRIE Dr Emile BERE Ingénieur au SIMIS Service Interdisciplinaire de Microscopie et d ’Imagerie Scientifique Faculté des Sciences Fondamentales et Appliquées Université de Poitiers Faculté de Médecine et de Pharmacie

2. MORPHOMÉTRIE/QUANTIMÉTRIE Logiciels d ’analyse d ’images ACQUISITION Microscope électronique avec interface numérique Image niveaux de gris ou couleur Microscope optique couplé à une caméra numérique ou appareil photo numérique Morphométrie/traitement Amélioration de l ’image, segmentation, filtrage, binarisation, …. Image numérique Choix du format d ’enregistrement (.TIFF) Microscope électronique avec sortie sur des plans films Quantimétrie/Mesures nombre, longueur, largeur, diamètre, rayon, périmètre, surface, angle, Densité optique, …... Numérisation Scanner Microscope optique ou appareil photo classique (diapositives) Exportation des résultats Chaîne Préparation / acquisition / Morphométrie / Quantimétrie P r é p a r a t i o n c h i m i q u e Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

3. Exemple du zèbre Les rayures blanches situées très haut sur l ’échelle de codage Valeur = 250 Les rayures noires situées en bas Valeur = 50 Pour une image en couleur, il existe aussi le profil de couleur basé en général sur l ’échelle de codage RVB (Rouge, Vert, Bleu) Acquisition d’une image Notion de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Notion de Profil Echelle de codage de niveaux de gris : 0 à 255 0 = noir 255 = Blanc Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

4. Dans le cas du zèbre, nous avons l ’histogramme suivant : Acquisition d’une image Notions de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Notion d ’Histogramme Histogramme = Courbe de répartition de fréquences de niveaux de gris ou de couleur en fonction de l ’échelle de codage. Dans le cas d ’une image en couleur on obtient 3 profils : 1R, 1V et 1R. Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

5. La segmentation peut être manuelle ou automatique. Segmentation Segmentation automatique Segmentation manuelle • Seuillage automatique • Filtre passe haut Seuillage manuel ou interactif Acquisition d’une image Notions de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Segmentation Segmenter = isoler dans l ’image, les zones d’intérêt = séparer les objets d ’intérêt du fond. Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

6. Acquisition d’une image Notions de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Segmentation Manuelle Avant de segmenter, il faut procéder à un seuillage : choisir les limites de niveaux entre lesquels les pixels devront être pris en compte. Codée à 0 ou 1 1 pour les parties de l ’image sélectionnées (colorées en blanc ou en rouge selon les logiciels) 0 pour le reste de l ’image (coloré en noir) Techniques de seuillage : Seuillage simple Seuillage par borne inférieure et supérieure Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

7. Cas de trois objets : Noir, gris foncé, gris clair. Acquisition d’une image Notions de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Seuillage simple : le seuil S3 permet de ne garder que l ’image de gauche Seuillage par borne inférieure et supérieure : le seuil compris entre S1 et S2 permet de garder l ’objet de droite. Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

8. Coupe histologique d ’épithélium œsophagien Histogramme Image binaire Seuillage à 180 Acquisition d’une image Notions de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Exemple de seuillage manuel Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

9. Segmentation Segmentation automatique Segmentation manuelle • Seuillage automatique • Filtre passe haut Seuillage manuel ou interactif Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

10. Exemple de grains posés sur un fond noir Acquisition d’une image Notions de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Segmentation automatique Seuillage automatique : valeur de seuil obtenue de manière automatique Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers

11. Acquisition d’une image Notions de Profil Notions d ’Histogramme Segmentation Manuelle Segmentation automatique Filtres passe haut Morphométrie et Quantimétrie Université de Poitiers