Poren auszählen mit ImageJ ?

Grüezi mitenand

Mir ist gerade aufgefallen, dass man die Fehlerquote in der Auszählung ganz einfach abschätzen kann. In den Messresultaten wird auch die Fläche der gezählten Objekte angezeigt. Alle Werte die viel kleiner sind wie der markierte können keine Poren sein. Wenn ich dort alles durchscrolle ist die Fehlerquote Pi mal Handgelenk aber ziemlich klein und spielt auch keine grosse Rolle wenn es nachher sowieso auf mm oder mm^2 runterrechnet. (€ Ich sehe zwar grad, dass da doch ziemlich viele Objekte sind, die in der Fläche deutlich abweichen, aber nicht so deutlich wie File 1451. File 1441, 1445,1456 zum Beispiel.) Man könnte die Fehlerquote sicher auch noch weiter runter bringen indem man das Bild mehr bearbeitet und in Analyze Particles ein Häkchen setzt bei Exclude on edges.

Ich habe hier noch einen Rotrandigen Baumschwamm und einen Wulstigen Lackporling, mal schauen ob es damit auch so einfach klappt.

Hm... Ich habe 3 Bilder vom Rotrandigen Baumschwamm ausgezählt und bin eigentlich der Meinung dass die Resultate genauer sein müssten als der erste Versuch. Process/Filters/Median ist ziemlich nützlich. ImageJ setzt dann jeden Pixel auf den Durchschnitt der umliegenden Pixel wobei man eine Zahl angeben kann wie gross diese Bereich sein soll. In einem binären Bild wird dann logischerweise auf 0 oder 255 gerundet womit man viele Fehler eliminieren kann. Offensichtliche Fehler habe ich von Hand mit dem Pinsel-Tool entfernt.

Aber ich komme je nach Ausschnitt auf 621, 636 und 677 Poren pro cm^2 was dann pro mm ca. 2.5 Poren wären. Nach meiner (nicht sehr umfangreichen, nur BK PdS 2 und Funghi of temperate Europe) Literatur ist das etwas zu wenig.

Den Lackporling habe ich nicht versucht. Dort sind so viele Poren verstopft dass es wohl keinen Sinn macht so zu zählen.

Hi

Dann werden es aber noch weniger als ich beim Rotrandigen Baumschwamm erwarten würde. Wenn ich am Rand abgeschnittene mitzähle sind es heuntergerechnet etwa 2.5 Poren pro mm, wenn ich diese nicht mitzähle sind es nur noch 2.3 pro mm. Eigentlich müssten es 3-5 pro mm sein.

Hallo zusammen,

ich gebe Bernd vollkommen Recht, daß die Auswertung der Fläche deutlich genauer ist als die Auswertung entlang einer Strecke.

Zum rotrandigen Baumschwamm geben Dörfelt und Ruske 6.6 Poren/mm² bzw. 2.7 Poren/mm an.

Björn

Grüezi

Dann sind meine 2.5/mm beim Rotrandigen Baumschwamm ja doch nicht so weit daneben. Beim Zunderschwamm kam ich auf etwas weniger bei einer zweiten, wahrscheinlich besseren Zählung: 1321/cm^2 das wären dann 13/mm^2 oder 3.6/mm

Funktioniert also ziemlich gut mit ImageJ, weiss aber nicht ob es nicht trotzdem praktischer wäre unter dem Stereomikroskop oder sogar mit einem Fadenzähler entlang einer Strecke zu zählen und dann zu dividieren. Ich komme mit einem Fadenzähler jedenfalls etwa auf die gleichen Ergebnisse.

Zitat von Bernd Miggel

1. Wo findet man in der Literatur Angaben zur Porenanzahl pro Flächeneinheit??

Das schreit doch nach Citizen Science und dem Sammeln von Daten irgendwo auf einem Server.

Aber du hast das schon gut hingekriegt mit Fiji/ImageJ! Bei Gelegenheit kann ich noch was zu Filtern, wie dem Watershed-Filter erzählen. Es gibt noch so ein paar Tricks, wie man Dinge zählen kann. Man kann z. B. auch die "Circularity", also die Rundheit, als Ausschlusskriterium benutzen. Sagen wir, wenn du zwei verschiedene Strukturen in der Probe hast, aber nur eine zählen willst.

Ich bin zwar etwas aus der Übung, was Fiji/ImageJ angeht, aber das krieg ich noch hin.

Ganz kurz: In ImageJ findest du unter process>binaries u.a. folgendes: Erode, Dilate, Outline, Fill Holes und Watershed. Mit denen kann man bestimmte Berechnungen am Bild vornehmen, z. B. um Lücken zu schließen oder sich berührende Sporen zu trennen, so dass beide korrekt gezählt werden (Watershed). Fill Holes ist ja eigentlich selbsterklärend. Und bevor ich jetzt lange Romane schreiben, verlinke ich einfach mal das Manual:

ImageJ User Guide - IJ 1.46r | Process Menu

Unter 29.8.6 sind ein paar Bilder, wo du die Wirkung des Watershed Filters betrachten kannst. Such einfach mal im Dokument auch nach den anderen Begriffen.

Nun zu Analzye Particles. Spiel da mal mit der Cirularity herum. Zum Herumspielen machst du dir entweder ein Foto von z. B. Reis, Linsen, Bohnen etc. oder machst dir einfach ein digitales Binary (also schwarz und weiß) und malst da ein paar Strukturen hinein: runde, längliche, elliptische. Ein perfekter Kreis hat eine Circularity von 1. Ferner kannst du in Analyze Particles einen Größenausschluss vornehmen. Dafür ist es natürlich sinnvoll, wenn du schon unter Set Scale einen Maßstab gesetzt hast, denn dann kannst du die Fläche als Quadratmikrometer (zum Beispiel) angeben.

Und natürlich kannst du in Set Measurements angeben, dass z. B. die Fläche (Area) gemessen werden soll, wenn du misst (per Measure oder Strg+M). Ich glaube die Fläche ist da aber standardmäßig sowieso drin.

Was auch noch nützlich ist: Man kann die Vignette (Randabschattung) aus dem Bild heraus rechnen. Dazu macht man einfach ein Bild ohne Präparat und subtrahiert das dann vom Bild des Präparats.

Das ist z. B. dann nicht so verkehrt, wenn man die Bilder hinterher stitchen (aneinanderfügen) will, um einen "Kacheleffekt" zu vermeiden. Ist das Aufnehmen eines größeren Motivs oder zur besseren Auflösung und das anschließende Zusammenfügen (Stiching) für euch interessant? Wenn ja: am einfachsten ist das, wenn ihr die Fotos in einem bestimmten Muster macht, also z. B. reihenweise oder "snake" = erst von links nach rechts, dann die nächste Zeile von rechts nach links usw.

Mehrere Bilder der z-Ebene zusammenrechnen ist auch eventuell interessant, um die Tiefenschärfe zu erhöhen (Deep Focus Fusion (DFF) oder Focus stacking). Das hat bei mir in ImageJ / Fiji abe nie zufriedenstellend geklappt, so dass ich da auf andere Software umgestiegen bin.

Moin, bei solchen gleichmäßigen Poren, isotrop und homogen, ist das doch trivial - kein Programm kann das schneller, als Zollstock anlegen und draufgucken. Egal ob Messung anhand einer Linie oder Fläche, das Ergebnis ändert sich kaum, selbst wenn man die Linie in diesem oder jenem Winkel legt. Und bevor man Anwendung von statistischen Methoden erwägt, sollte man erstmal an einem Pilz die systematische Variabilität herausfinden, indem man die Messquadrate oder Messlinien an verschiedene Stellen legt. Dann an vielen Pilzen der gleichen Art. Wann man das gemacht hat, und eine GROßE Menge von Daten hat, kann man gern auch mathematische Statistik abwenden. SPOILER - der systematische Fehler aus der Varianz der individuellen Pilze wird deutlich größer sein, als die formalstatistischen wasauchimmer. [Außer man nimmt kumulative Werte, von wasauchimmer, deren Eigenschaft ist es, nie kleiner zu werden - Panikmodus.]

Spannend wird es doch erst, wenn die Poren anisotrop sind und/oder inhomogen, also am Rand enger als mittig. Poren mit teilweise konkaver Form sind auch spannend. Oder gar dreidimensionale Poren, d.h. die Porenwände sind ungleichmäßig lang, womit das Porenmuster an der Oberfläche anders aussieht als nahe am Porengrund.

Was nicht heißt, dass es keine sinnvollen Anwendungen für diese Werkzeuge gibt, bei der Größenmessung der Poren sehe ich diese aber eher nich.

LG, Bernd

Ich meinte meinen Beitrag auch eher allgemein. Was auf den jeweiligen Anwendungszweck passt und Sinn macht, muss man selbst entscheiden.