显微图像测量的原理及基本内容

一、显微图像测量的原理及基本内容

图像分析是指通过获取图片上测量对象的各种参数值从而反映测量对象某种（某些）性质的过程。显微图像分析则是对显微尺度的图形进行分析的过程。在形态学实验中我们会接触大量的显微图像，传统上对显微图像的测量是在肉眼观察过程中进行的。而当数字图像采集系统出现后，图像可以保存为数字形式，因此显微图像测量的过程转移到计算机上进行，同时也进一步加强了显微图像测量的精度和便利性。

显微图像测量主要用于测量分析对象的几何参数和图像参数。

获得的测量参数有不同的意义：

1.几何参数

获取面积、周长、直径、长轴、短轴等几何参数后，通过不同参数的组合即可获得测量对象形态学方面的性质，如不同药物处理后细胞的圆度会有变化，从而间接反映药物对细胞骨架的作用。(https://www.daowen.com)

2.图像参数

显微图像测量中获取的主要图像参数为灰度值、光密度、分辨率等，用以反映组织或细胞中某种物质的含量。如组织化学中不同病理情况下某种标志物显示颜色灰度不同从而反映其含量多少。

灰度值是计算机图像中的一个概念，用以描述图像中某个像素的明暗程度。8位图像灰度值范围定义为从0到255，最亮处灰度最大，为255。在计算机图像处理中光密度与灰度的比值呈指数关系，并且光密度与物质的含量成正比，因此通过测量对象的像素灰度可反映对象中某种物质的含量。光密度能够反映物质含量是由于其与物质的吸光度相当，因此只有吸光性质的图像运用光密度测量才有意义。

光密度有平均光密度（average optical density，AOD）——反映被测对象中某种物质的分布情况）；积分光密度（integrated optical density，IOD）——反映被测对象中某种物质的总含量）。