【概要】
２値画像とは白と黒の２つの値のみで表される画像である．
２値画像処理は，画像中の対象の輪郭や領域などを決定するときによく用いられる処理である．
濃淡画像において，ある値を境にして白と黒の２つの画素値（２値）で表す処理を一般的にしきい値処理と言う．
そして，境の値を”しきい値’と呼ぶ．また，しきい値処理とよく似た処理に域値処理というのがあるが，これは，ある濃淡値の範囲のみを表示する処理である．
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演習7-1：しきい値処理を実践してみよう！ |
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使用する画像： 演習1-1で使用した胸部X線画像 方法：
考察：
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演習7-2：域値処理を実践してみよう！ |
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使用する画像： 演習1-1で使用した胸部X線画像 方法：
考察：
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【モルフォロジ処理】
モルフォロジ処理は，”構造要素”と呼ばれる画像を移動させる要素と，”ミンコフスキー（Minkowski）和・ミンコフスキー差”と呼ばれる演算から成り立っている．
モルフォロジ処理における代表的な処理は，「Erosion（エロージョン）」と「Dilation（ダイレーション）」と呼ばれる処理であり，それぞれ孤立点の除去，不連続な点の接続と穴埋めのために利用される．
図１ モルフォロジ処理の原理
図１はモルフォロジ処理の原理を示している．ａは構造要素の一例である．
これは，原画像のパターンを上下左右の４方向にずらしたパターンを作成することを意味する．
ｂはある原画像パターンを構造要素ａでずらしたパターン例である．
「Erosion」と「Dilation」は，これら４つのパターンのミンコフスキー差（論理積）とミンコフスキー和（論理和）を計算することで実現できる．
つまり，ミンコフスキー差はすべての構造要素からつくられたパターンの共通領域のみを計算結果として出力し，ミンコフスキー和は存在領域をすべて計算結果として出力する．
cは「Erosion」の結果，ｄは「Dilation」の結果である．これらは，膨張，収縮のための処理として利用することができる．
また，モルフォロジ処理には，「Opening」と「Closing」という処理がある．
「Opening」は「Erosion」の後に「Dilation」，「Closing」は「Dilation」の後に「Erosion」を行う処理である．
図２ ErosionとDilationの結果例
図２は９つのパターンに対して，ImageJで「Erosion」と「Delation」を行った結果の一例である．
結果をよく観察すると「Erosion」と「Dilation」の結果が，図１で示したモルフォロジの原理通りに実行されていないことに気づく．
これは，ImageJではモルフォロジ処理が忠実に行われず，ほぼ等価な条件判断で実現されているため，純粋なモルフォロジ処理とは異なる結果になるからである．
ImageJでは，いわゆる画像における膨張，収縮処理と呼ばれるものになる．
「Erosion」は黒い画素の収縮処理に当たり，ある注目する黒い画素を中心としてその８近傍を見たとき，その８近傍に白い画素が一定数以上存在する場合のみ注目する黒い画素を削除することで実現する．
「Dilation」は，黒い画素の周辺のある白い画素を中心としてその８近傍を見たとき，その８近傍に黒い画素が一定数以上存在する場合のみ注目する白い画素を黒い画素に置き換えることで実現する．
なお，ImageJでは，「Erosion」は「Erode」，「Dilation」は「Dilate」と表示されている．
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演習7-3：２値画像でのモルフォロジ処理を実践してみよう！ |
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使用する画像： 図2で示した画素パターン（2値画像, tiff形式） 方法：
考察：
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演習7-4：モルフォロジ処理を使って目的とするパターンを作ってみよう！ |
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使用する画像： 下に示す初期パターン（2値画像,tiff形式） 
 初期パターン 目的パターン 方法：
考察：
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