Imagej Schwellen Binär Optionen

Dieses Untermenü enthält Befehle, die Helligkeitskontrast, Fensterlevel, Farbbalance, Schwellenwerte und Bildgröße anpassen. Verwenden Sie dieses Werkzeug, um die Helligkeit und den Kontrast des aktiven Bildes interaktiv zu verändern. Mit 8-Bit-Bildern werden Helligkeit und Kontrast durch Aktualisieren der image039s Lookup-Tabelle (LUT) geändert, so dass die Pixelwerte unverändert bleiben, bis die Schaltfläche Apply gedrückt wird. Bei 16-Bit - und 32-Bit-Bildern wird die Anzeige durch Ändern der Abbildung von Pixelwerten auf 8-Bit-Anzeigewerte aktualisiert, so dass auch Pixelpixelwerte unverändert sind. Helligkeit und Kontrast von RGB-Bildern werden durch Ändern der Pixelwerte geändert. Drücken Sie Shift-c, um das BampC-Fenster schnell und einfach zu öffnen. Ist es bereits geöffnet, wird es aktiviert. Das Liniendiagramm am oberen Rand des Fensters, das uns das image039s-Histogramm überlagert, zeigt, wie Pixelwerte auf 8-Bit - (0-255) Anzeigewerte abgebildet werden. Die beiden Zahlen unter dem Plot sind die minimalen und maximal angezeigten Pixelwerte. Diese beiden Werte definieren den Anzeigebereich oder das Fenster. ImageJ zeigt Bilder durch lineare Abbildung von Pixelwerten im Anzeigebereich an, um Werte im Bereich 0-255 anzuzeigen. Pixel mit einem Wert kleiner als das Minimum werden als schwarz angezeigt und diejenigen mit einem Wert größer als das Maximum werden als weiß angezeigt. Es gibt vier Schieberegler. Minimum und Maximum steuern die untere und obere Grenze des Anzeigebereichs. Helligkeit erhöht oder verringert die Bildhelligkeit durch Verschieben des Anzeigebereichs. Kontrast erhöht oder verringert den Kontrast durch Verändern der Breite des Anzeigebereichs. Je schmaler der Anzeigebereich, desto höher der Kontrast. Klicken Sie auf Auto. Und ImageJ optimiert automatisch Helligkeit und Kontrast basierend auf einer Analyse des image039s Histogramms. Erstellen Sie eine Auswahl, und das gesamte Bild wird basierend auf einer Analyse der Auswahl optimiert. Die Optimierung erfolgt, indem ein kleiner Prozentsatz der Pixel im Bild gesättigt wird (angezeigt als schwarz oder weiß). Jeder zusätzliche Klick auf Auto erhöht die Anzahl der gesättigten Pixel und damit die Menge der Optimierung. Klicken Sie auf Zurücksetzen, um die ursprünglichen Helligkeits - und Kontrasteinstellungen wiederherzustellen. Der Anzeigebereich wird auf den Vollpixelwertbereich des Bildes eingestellt. Ein resetMinAndMax () - Makroaufruf wird generiert, wenn der Befehlsrekorder läuft. Klicken Sie auf Set, um die minimalen und maximalen Anzeigebereichswerte in einem Dialogfeld einzugeben. Ein setMinAndMax () - Makroaufruf wird generiert, wenn der Befehlsrekorder läuft. Überprüfen Sie sich auf alle offenen Bilder, um diese Werte auf den Rest der momentan geöffneten Bilder anzuwenden. Klicken Sie auf Anwenden, um die aktuelle Anzeigebereichszuordnungsfunktion auf die Pixeldaten anzuwenden. Wenn es eine Auswahl gibt, werden nur Pixel innerhalb der Auswahl geändert. Diese Option funktioniert derzeit nur mit 8-Bit-Bildern und Stacks und mit RGB-Stacks. Dies ist die einzige BampC-Option, die die Pixeldaten von Nicht-RGB-Bildern ändert. Bei zusammengesetzten Bildern propagiert es den aktuellen image039s-Anzeigebereich zu den anderen Kanälen. Dieser Befehl ändert interaktiv das Fenster (Bereich von Minimum und Maximum) und Level (Position dieses Bereichs im Graustufenintensitätsraum) des aktiven Bildes. Klicken Sie auf Auto. Und ImageJ optimiert automatisch Fenster und Level basierend auf einer Analyse des image039s Histogramms. Erstellen Sie eine Auswahl, und das gesamte Bild wird basierend auf einer Analyse der Auswahl optimiert. Die Optimierung erfolgt, indem ein kleiner Prozentsatz der Pixel im Bild gesättigt wird (angezeigt als schwarz oder weiß). Jeder zusätzliche Klick auf Auto erhöht die Anzahl der gesättigten Pixel und damit die Menge der Optimierung. Klicken Sie auf Zurücksetzen, um die ursprünglichen Helligkeits - und Kontrasteinstellungen wiederherzustellen. Der Anzeigebereich wird auf den Vollpixelwertbereich des Bildes eingestellt. Ein resetMinAndMax () - Makroaufruf wird generiert, wenn der Befehlsrekorder läuft. Klicken Sie auf Set, um die Fensterebene (Mitte) und die Breitenwerte in einem Dialogfeld einzugeben. Ein setMinAndMax () - Makroaufruf wird generiert, wenn der Befehlsrekorder läuft. Überprüfen Sie sich auf alle offenen Bilder, um diese Werte auf den Rest der momentan geöffneten Bilder anzuwenden. Für 8-Bit-Bilder (8-Bit-Graustufen, RGB-Bilder oder Stacks) klicken Sie auf Übernehmen, um die Bilddaten zu ändern, um die aktuellen Einstellungen wiederzugeben. Dieses Panel macht Anpassungen an die Helligkeit und den Kontrast einer einzelnen Farbe eines Standard-RGB-Bildes (8 Bits pro Farbkanal). Verwenden Sie die Auswahl, um festzulegen, welche Farbe eingestellt wird. Das Histogramm wird für die ausgewählte Farbe gezeichnet. (Bei 48-Bit-Farbbildern, die als Stapel geladen werden, funktioniert auch das Tool "ImagegtAdjustgtBrightnessContrast" auf einzelnen Stapel-Slices, d. H. Farben und die Farbeinstellungen des Color Balance-Panels werden ignoriert). Die Schieberegler Minimum und Maximum steuern die unteren und oberen Grenzen des Anzeigebereichs. Helligkeit erhöht oder verringert die Bildhelligkeit durch Verschieben des Anzeigebereichs. Klicken Sie auf Auto. Und ImageJ optimiert automatisch die Helligkeit und den Kontrast der gewählten Farbe basierend auf einer Analyse des image039s Histogramms. Wiederholtes Klicken auf Auto verkleinert den Anzeigebereich, d. h. erhöht den Kontrast und die Farbsättigung. Reset kehrt den Anzeigebereich auf 0-255 für Bilder mit 8 Bits pro Kanal oder den vollen Anzeigebereich für 16-Bit - und 32-Bit-Bilder zurück. Klicken Sie auf Set, um die minimalen und maximalen Anzeigebereichswerte in einem Dialogfeld einzugeben. Überprüfen Sie sich auf alle offenen Bilder, um diese Werte auf den Rest der momentan geöffneten Bilder anzuwenden. Für 8-Bit-Bilder (8-Bit-Graustufen, RGB-Bilder oder Stacks) klicken Sie auf Übernehmen, um die Bilddaten zu ändern, um die aktuellen Einstellungen wiederzugeben. Wenn Sie von einer Farbe zur anderen wechseln, gehen die Änderungen, die an einer Farbe vorgenommen wurden, verloren, es sei denn, Sie werden vorher angeklickt. Verwenden Sie dieses Werkzeug, um interne und untere Schwellenwerte interaktiv einzustellen, indem Sie das Bild in interessante und interessante Merkmale segmentieren. Pixel mit Helligkeitswerten größer oder gleich der unteren Schwelle und kleiner oder gleich der oberen Schwelle werden rot dargestellt. Verwenden Sie AnalyzegtMeasure (mit Limit to Threshold in AnalyzegtSet Messungen überprüft), um das Aggregat der ausgewählten Features zu messen. Verwenden Sie AnalyzegtAnalyze Partikel, um die Merkmale einzeln zu messen. Verwenden Sie das Zauberstab-Werkzeug, um eine einzelne Funktion zu skizzieren. Verwenden Sie den oberen Schieberegler, um den minimalen Schwellenwert einzustellen, und den unteren, um das Maximum einzustellen. Halten Sie die Alt-Taste gedrückt, während Sie das Minimum anpassen, um ein Fixbreiten-Schwellenfenster über den Bereich der Grauwerte zu verschieben (ähnlich wie oben). Die Auto-Taste setzt automatisch die Schwellenwerte basierend auf einer Analyse des Histogramms des aktuellen Bildes oder der Auswahl. Übernehmen Setzt schwellenwertige Pixel auf Schwarz und alle anderen Pixel auf Weiß. Wenn jedoch ProcessgtBinarygtOptionsgtBlack Hintergrund überprüft wird, werden die Schwellenwerte auf Weiß gesetzt und alle anderen Pixel auf Schwarz. Reset deaktiviert Schwellenwert und aktualisiert das Histogramm. Rot zeigt die Schwellenwerte in Rot an. Schwarzer Verstärker Weiß wechselt in einen Modus, in dem die Funktionen in Schwarz und Hintergrund in Weiß angezeigt werden, während OverUnde r Pixel in blau (unterhalb der unteren Schwelle) oder grau (größer als der maximale Schwellenwert) anzeigt. Klicken Sie auf Set, um neue Schwellenwerte in ein Dialogfeld einzugeben. Skaliert das aktive Bild oder die Auswahl auf eine bestimmte Breite und Höhe in Pixeln. Überprüfen Sie das Constrain-Seitenverhältnis, um ein Bild mit der angegebenen Breite zu erstellen, und haben Sie die Bildgröße, um das ursprüngliche Seitenverhältnis zu pflegen. Überprüfen Sie Interpolieren, um die bilineare Interpolation zu verwenden. Setzen Sie die neue Breite auf 0, um ein Bild mit der angegebenen Höhe zu erstellen und haben BildJ die Breite anpassen, um das ursprüngliche Seitenverhältnis zu erhalten. Ändert die Leinwandgröße eines Bildes oder eines Stapels, ohne das eigentliche Bild zu skalieren. Die Breite und Höhe können entweder erweitert oder kontrahiert werden. Wenn die Leinwandgröße erhöht ist, wird die Grenze mit der aktuellen Hintergrundfarbe gefüllt. Oder, wenn Zero Fill überprüft wird, wird die Grenze mit Pixeln gefüllt, die einen Wert von Null haben. Verwenden Sie das Tool "ImagegtColorgtColor Picker", um die Hintergrundfarbe zu ändern. Die Position des alten Bildes innerhalb der neuen Leinwand kann auch angegeben werden (Mitte, oben links usw.). Guiimageadjust. txt middot Letzte Änderung: 20110513 23:18 von awellsWhat tun die verschiedenen binären Befehle tun Dieses Untermenü enthält Befehle, die binäre (Schwarz-Weiß-) Bilder verarbeiten. Diese Befehle gehen davon aus, dass Standardobjekte schwarz sind und der Hintergrund weiß ist. Sehen Sie sich diese FAQ an, wie Sie die Voreinstellung auf schwarzen Hintergrund und weiße Objekte einstellen können. Konvertiert Bilder in Schwarzweißbilder. Der Schwellenwert wird durch die Analyse des Histogramms der aktuellen Auswahl oder des gesamten Bildes bestimmt, wenn es keine Auswahl gibt. Sehen Sie diese FAQ, die den verwendeten Algorithmus beschreibt. Wenn das Tool "ImagegtAdjustgtThreshold" aktiv ist, wird ein Dialogfeld angezeigt, in dem Sie festlegen können, welche Pixel auf die Hintergrundfarbe eingestellt sind und welche Farbe im Vordergrund ist und ob der Hintergrund schwarz ist und der Vordergrund weiß ist. Bitte aktualisieren Sie die oben genannten möglicherweise nicht vollständig korrekt Mit Stacks werden alle Bilder im Stapel in Binär mit dem berechneten Schwellenwert des aktuell angezeigten Slice konvertiert. Verwenden Sie das ConvertStackToBinary-Makro, um einen Stack in Binärdateien zu konvertieren, wobei lokal berechnete Schwellenwerte verwendet werden. Konvertiert Bilder auf Schwarzweißbilder basierend auf den aktuellen Schwelleneinstellungen. Durch die Voreinstellung wird die Maske eine invertierende LUT (schwarz ist 255 und weiß ist 0), aber schafft schwarze Hintergrund (0) Masken, wenn Black Background im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions überprüft wird. Bitte aktualisieren, das oben genannte kann nicht vollständig korrekt sein Bestimmt die lokalen Maxima in einem Bild und erzeugt ein binäres (maskähnliches) Bild der gleichen Größe mit den Maxima oder einem segmentierten Partikel pro Maximum, markiert. Bei RGB-Bildern werden Maxima der Luminanz ausgewählt, wobei die Luminanz in Abhängigkeit von den Einstellungen von EditgtOptionsgtConversions als gewichtetes oder ungewichtetes Mittel der Farben definiert ist. Dieser Befehl basiert auf einem Plugin von Michael Schmid. Es wird ein Dialogfenster mit folgenden Optionen angezeigt: Rauschtoleranz - Maxima wird ignoriert, wenn sie nicht mehr als der Wert aus der Umgebung herausragt (kalibrierte Einheiten für kalibrierte Bilder). Mit anderen Worten wird eine Schwelle auf den Maximalwert minus Rauschtoleranz gesetzt und der zusammenhängende Bereich um das Maximum über dem Schwellenwert wird analysiert. Für die Annahme eines Maximums darf dieser Bereich keinen Punkt mit einem Wert höher als das Maximum enthalten. Nur ein Maximum innerhalb dieses Bereichs wird akzeptiert. Einzelpunkte - Erzeugt ein Ausgabebild mit einem einzigen Punkt pro Maximum. Maxima innerhalb der Toleranz - Erzeugt ein Ausgabebild mit allen Punkten innerhalb der Rauschtoleranz für jedes Maximum. Segmente Partikel - Angenommen, jedes Maximum gehört zu einem Partikel und segmentiert das Bild durch einen auf den Werten des Bildes angewandten Watershed-Algorithmus (im Gegensatz zu ProcessgtBinarygtWatershed, der die euklidische Distanzkarte verwendet). Punktauswahl - Zeigt eine Mehrpunktauswahl mit einem Punkt bei jedem Maximum an und erzeugt kein separates Ausgabebild. Count - Zeigt die Anzahl der Maxima im Ergebnisfenster an, gibt kein Ausgabebild. Exclude Edge Maxima - schließt Maxima aus, wenn der Bereich innerhalb der Rauschtoleranz, der ein Maximum umgibt, den Rand des Bildes berührt (Rand der Auswahl spielt keine Rolle). Heller Hintergrund - Ermöglicht die Verarbeitung von Bildern mit hellem Hintergrund und dunklen Objekten. Oben unterer Schwellenwert - (Diese Option erscheint nur für Schwellenwerte) Findet Maxima über dem unteren Schwellenwert nur. Die obere Schwelle des Bildes wird ignoriert. Wenn als Ausgangstyp segmentierte Partikel ausgewählt sind. Der Bereich unterhalb der unteren Schwelle gilt als Hintergrund. Diese Option funktioniert nur bei der Suche nach Maxima des Pixelwerts im mathematischen Sinne, d. H. Dunklen Hintergrund und nicht invertierenden LUT oder hellen Hintergrund und invertierenden LUT. Vorschau-Punkt-Auswahl - Zeigt die Maxima mit den aktuellen Parametern als Mehrpunkt-Auswahl an, die dem Bild überlagert ist. Wenn diese Option aktiviert ist, wird auch die Anzahl der gefundenen Maxima im Dialogfenster angezeigt. Für Ausgabetypen Einzelpunkte. Maxima innerhalb von Toleranz und segmentierten Partikeln. Ausgabe ist ein binäres Bild, mit Vordergrund 255 und Hintergrund 0, mit einer invertierten oder normalen LUT abhängig von der Black Background Option in ProcessgtBinarygtOptions. Die Anzahl der Partikel (wie sie von Analysenpartikeln erhalten werden) im Ausgabebild hängt nicht vom ausgewählten Ausgabetyp ab. Beachten Sie, dass segmentierte Partikel in der Regel dazu führen, dass Partikel die Kante berühren, wenn Exclude Edge Maxima ausgewählt ist. Ausschluss von Edge Maxima gilt für das Maximum, nicht für das Partikel. Finde Maxima auf ein lautes Bild mit verschiedenen Optionen angewendet (Exclude Edge Maxima ausgewählt). Finden Sie Maxima funktioniert nicht auf Stacks, aber das FindStackMaxima-Makro führt es auf alle Bilder in einem Stapel und erstellt einen zweiten Stack mit den Ausgabebildern. Ersetzt jedes Pixel mit dem minimalen (leichtesten) Wert in der 3times3 Nachbarschaft. Mit binären Bildern, entfernt Pixel aus den Kanten der schwarzen Objekte. Ersetzt jedes Pixel mit dem maximalen (dunkelsten) Wert in der 3times3 Nachbarschaft. Mit binären Bildern fügt Pixel zu den Kanten der schwarzen Objekte hinzu. Führt eine Erosionsoperation durch, gefolgt von Dilatation. Mit binären Bildern glättet dies Objekte und entfernt isolierte Pixel. Führt einen Dilatationsvorgang durch, gefolgt von Erosion. Mit binären Bildern glättet dies Objekte und füllt kleine Löcher. Der Befehl hat einen Tailing-Bindestrich, um ihn von der Datei zu schließen. Zeigen Sie ein Dialogfeld an, in dem mehrere Einstellungen, die von Befehlen im Binäruntermenü verwendet werden, geändert werden können. Iterationen gibt an, wie oft Erosion, Dilatation, Öffnen und Schließen durchgeführt wurden. Count gibt die Anzahl der benachbarten Hintergrundpixel an, die erforderlich sind, bevor ein Pixel aus der Kante eines Objekts während der Erosion entfernt wird und die Anzahl der benachbarten Vordergrundpixel, die erforderlich sind, bevor ein Pixel dem Rand eines Objekts während der Dilatation hinzugefügt wird. Überprüfen Sie den schwarzen Hintergrund, wenn das Bild weiße Objekte auf einem schwarzen Hintergrund hat. Wenn Pad-Kanten bei der Erodierung überprüft werden, ändert ProcessgtBinarygtErode nicht von den Kanten des Bildes. Diese Einstellung wirkt sich auch auf ProcessgtBinarygtClose aus. Die von den Kanten erodiert wird, sofern diese Option nicht aktiviert ist. EDM-Ausgang bestimmt den Ausgabetyp für die ProcessgtBinarygtDistance Map. Ultimate Points und Voronoi Befehle. Setzen Sie es, um für 8-Bit-Ausgang zu überschreiben, der das Eingabebild 8-Bit überschreibt. 16-Bit oder 32-Bit für separate Ausgabebilder. 32-Bit-Ausgang hat Gleitpunkt (Subpixel) Abstand Auflösung. Erzeugt eine einteilige Breite von Vordergrund (schwarzen) Objekten in einem binären Bild. Die Zeile wird innerhalb des Objekts gezeichnet, d. h. auf vorherigen Vordergrundpixeln. Wiederholt entfernt Pixel aus den Kanten von Objekten in einem binären Bild, bis sie auf einzelne Pixel breite Skelette reduziert sind. Gegenstände werden als schwarz und hintergrundweiß angenommen. Beachten Sie, dass es viele Skelettierungsalgorithmen gibt. Erzeugt eine euklidische Distanzkarte (EDM). Jedes Vordergrundpixel im Binärbild wird durch einen Grauwert ersetzt, der gleich dem Pixel039s Abstand vom nächsten Hintergrundpixel ist. Verwenden Sie ProcessgtBinarygtOptions, um die Hintergrundfarbe (schwarz oder weiß) und den Ausgabetyp bei der Auswahl von Überschreib - oder 8-Bit-Ausgabe festzulegen. Beachten Sie, dass Distanzen größer als 255 als 255 bezeichnet werden. Erzeugt die endgültigen erodierten Punkte (UEPs) des EDM. Benötigt ein Binärbild als Eingabe. Die UEPs repräsentieren die Zentren der Partikel, die durch Segmentierung getrennt werden würden. Der Grauwert von UEP039 ist gleich dem Radius des eingeschriebenen Kreises des entsprechenden Teilchens. Verwenden Sie ProcessgtBinarygtOptions, um die Hintergrundfarbe (schwarz oder weiß) und den Ausgabetyp festzulegen. Die Watershed-Segmentierung der euklidischen Distanzkarte (EDM) ist ein Weg, um automatisch Partikel zu trennen oder zu zerteilen, die sich berühren (Watershed-Trennung eines Graustufenbildes ist über den Befehl Find Maxima verfügbar). Der Watershed-Befehl erfordert ein Binärbild mit schwarzen Partikeln auf weißem Hintergrund. Es berechnet zuerst die euklidische Distanzkarte und findet die endgültigen erodierten Punkte (UEPs). Es erweitert dann jedes der UEPs (die Peaks oder lokalen Maxima des EDM) so weit wie möglich - entweder bis zum Rand des Partikels erreicht ist, oder die Kante der Region eines anderen (wachsenden) UEP. Die Watershed-Segmentierung eignet sich am besten für glatte, konvexe Objekte, die sich zu stark überlappen. Hier ist eine Animation, die zeigt, wie die Wasserscheide-Segmentierung funktioniert. Spaltet das Bild durch Linien von Punkten, die einen gleichen Abstand zu den Rändern der beiden nächsten Partikel haben. So enthält die Voronoi-Zelle jedes Teilchens alle Punkte, die diesem Teilchen näher sind als jedes andere Teilchen. Für den Fall der Teilchen, die Einzelpunkte sind, ist dies eine Voronoi-Tessellation (auch bekannt als Dirichlet-Tessellierung). In der Ausgabe ist der Wert innerhalb der Voronoi-Zellen null, wobei die Pixelwerte der Trennlinien zwischen den Zellen gleich dem Abstand zu den beiden nächsten Partikeln sind. Dies ähnelt einer medialen Achsentransformation des Hintergrundes, aber es gibt keine Linien in inneren Löchern von Teilchen. Wählen Sie im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions den Ausgabetyp (Überschreiben, 8-Bit, 16-Bit oder 32-Bit) und Hintergrundfarbe (Schwarz oder Weiß für Eingang und Ausgang). Guiprocessbinary. txt middot Letzte Änderung: 20100126 11:07 (externer Bearbeiten) Auto Threshold Dieses Plugin binarisiert 8 und 16-Bit-Bilder mit verschiedenen globalen (Histogramm-abgeleiteten) Schwellenwertmethoden. Die segmentierte Phase wird immer als weiß dargestellt (255). Für lokales Schwellenwert statt global, siehe das Auto Local Threshold Plugin. BildJ. Erfordert v1.42m oder neuer. Kopiere die Datei AutoThreshold. jar von mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar in den ImageJPlugins-Ordner und startet entweder PhotoJ oder laufe den Befehl Help Update Menus. Danach sollte ein neuer Befehl in Image Adjust Auto Threshold erscheinen. Fidschi Dieses Plugin ist Teil der Fidschi-Verteilung, es gibt keine Notwendigkeit, es herunterzuladen. Methode wählt den anzuwendenden Algorithmus aus (siehe unten). Die Ignore black und Ignore white options setzen die Bildhistogrammbehälter für 0 und 255 greylevels auf 0. Dies kann nützlich sein, wenn das digitalisierte Bild unter - oder überbelichtete Pixel hat. Weißes Objekt auf schwarzem Hintergrund setzt die Pixel mit Werten über dem Schwellenwert auf Weiß (ansonsten setzt er die Werte kleiner oder gleich dem Schwellenwert). Set Threshold anstelle von Threshold (Einzelbilder) setzt die Schwellenwert-LUT, ohne die Pixeldaten zu ändern. Das funktioniert nur für Einzelbilder. Sie verarbeiten einen Stapel, zwei weitere Optionen stehen zur Verfügung: Stapel können verwendet werden, um alle Scheiben zu verarbeiten (die Schwelle jeder Scheibe wird separat berechnet). Wenn diese Option unkontrolliert bleibt, wird nur das aktuelle Slice verarbeitet. Verwenden Sie Stack Histogramm zuerst berechnet das Histogramm des gesamten Stapels, dann berechnet die Schwelle auf der Grundlage dieses Histogramms und schließlich binarisiert alle Scheiben mit diesem einzigen Wert. Wenn Sie diese Option auswählen, wird die Option Stack automatisch gewählt. 1. Dieses Plugin wird über den Menüeintrag "Image Auto Threshold" aufgerufen, die Schwellenwertmethoden wurden aber auch teilweise im ImageJs-Drescher-Applet implementiert, das über den Image Adjust Threshold zugänglich ist. Menüeintrag. Während das Auto-Threshold-Plugin die Extreme des Bildhistogramms verwenden oder ignorieren kann (Ignore black, Ignore white) kann das Applet nicht: die Standardmethode ignoriert die Histogramm-Extreme, aber die anderen Methoden nicht. Dies bedeutet, dass die Anwendung der beiden Befehle auf das gleiche Bild scheinbar unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Im Wesentlichen kann das Auto Threshold Plugin, mit den richtigen Einstellungen, die Ergebnisse des Applets reproduzieren, aber nicht den Weg um. 2. Ab Version 1.12 unterstützt das Plugin die Schwellwertbildung von 16-Bit-Bildern. Da das Auto Threshold Plugin den vollen Graustufenraum verarbeitet, kann es beim Umgang mit 16-Bit-Bildern langsam sein. Beachten Sie, dass das ImageJ-Schwellenwert-Applet auch 16-Bit-Bilder verarbeitet, aber in Wirklichkeit berechnet ImageJ zuerst ein Histogramm mit 256 Bins. Daher kann es Unterschiede in den Ergebnissen geben, die bei 16-Bit-Bildern erhalten wurden, wenn das Applet verwendet wird, und die wahren 16-Bit-Ergebnisse, die mit diesem Plugin erhalten wurden. Beachten Sie, dass für die Beschleunigung das Histogramm eingeklammert ist, um nur den Bereich der Bins einzuschließen, die Daten enthalten (und Vermeidung der Verarbeitung von leeren Histogrammbehältern an beiden Extremen). 3. Das Ergebnis von 16-Bit-Bildern und Stacks (bei der Verarbeitung aller Slices) ist ein 8-Bit-Container, der das Ergebnis in Weiß 255 zeigt, um dem Konzept des Binärbildes (d. h. 8 Bits mit 0 und 255 Werten) zu entsprechen. Für Stacks, bei denen nur 1 Scheibe schwellwert ist, ist das Ergebnis noch ein 16-Bit-Container mit der Schwellenwertphase, die als weißes 65535 dargestellt ist. Damit sollen die Daten in den verbleibenden Scheiben unberührt bleiben. Die Option "Alle ausprobieren" behält das 16-Bit-Format bei, um die Bilder immer noch mit Methoden zu versehen, die einen Schwellenwert nicht erhalten können. Bilder und Stapel, die nicht schwach sind, bleiben unverändert. 4. Das gleiche Bild in 8 und 16 Bits (ohne Skalierung) gibt den gleichen Schwellenwert zurück, jedoch würde das Lis-Verfahren ursprünglich unterschiedliche Werte zurückgeben, wenn die Bilddaten versetzt waren (z. B. beim Hinzufügen eines festen Wertes zu allen Pixeln). Die aktuelle Implementierung vermeidet dieses Offset-abhängige Problem. 5. Das gleiche Bild, das durch einen festen Wert skaliert wird (z. B. beim Multiplizieren aller Pixel mit einem festen Wert), liefert ein ähnliches Schwellenergebnis (innerhalb von 2 Graustufen des ursprünglichen unskalierten Bildes) für alle Methoden außer Huang, Li und Triangle aufgrund des Weges Diese algorithmen funktionieren Welche Methode segmentiert Ihre Daten am besten kann man versuchen, diese Frage mit der Option Alle versuchen zu beantworten. Dies erzeugt eine Montage mit Ergebnissen aus allen Methoden, um zu erkunden, wie die verschiedenen Algorithmen auf einem bestimmten Bild oder Stapel durchführen. Bei der Verwendung von Stapeln ist es in manchen Fällen nicht sinnvoll, jede Scheibe einzeln zu segmentieren, anstatt mit einer einzigen Schwelle für alle Scheiben (versuchen Sie die mri-stack. tif aus den Beispielbildern, um dieses Problem besser zu verstehen). Versuche alle Methoden. Bei der Bearbeitung von Stapeln mit vielen Scheiben können die Montagen sehr groß werden (16 mal die ursprüngliche Stapelgröße) und eine Gefahr, die aus dem RAM läuft. Ein Popup-Fenster erscheint (wenn Stapel mehr als 25 Slices haben), um zu bestätigen, ob die Prozedur die montierten Ergebnisse anzeigen soll. Wählen Sie Nein, um die Schwellenwerte zu berechnen und im Logfenster anzuzeigen. Dies ist die ursprüngliche Methode der automatischen Schwellwertbildung, die in ImageJ verfügbar ist, was eine Variation des IsoData-Algorithmus ist (nachfolgend beschrieben). Die Standardoption sollte dieselben Werte wie die Bildanpassungsschwelle Auto zurückgeben, wenn Sie Schwarzes ignorieren und Weiß ignorieren. Um die Segmentierung der gewünschten Phase anzuzeigen, verwenden Sie die Option Weiße Objekte auf schwarzem Hintergrund. Die IsoData-Methode ist auch als iterative Intermeane bekannt. Implementiert Huangs Fuzzy-Schwellenwertmethode. Dies verwendet Shannons Entropie-Funktion (man kann auch Yagers Entropie-Funktion). Von ME Celebis Fourier0.8 Routinen 1 und 2. Intermodes Dies setzt ein bimodales Histogramm voraus. Das Histogramm wird iterativ mit einem laufenden Durchschnitt der Größe 3 geglättet, bis es nur zwei lokale Maxima gibt: j und k. Der Schwellwert t wird dann als (jk) 2 berechnet. Bilder mit Histogrammen mit extrem ungleichen Gipfeln oder einem breiten und im Tal sind für diese Methode ungeeignet. Methode aus Antti Niemisten MATLAB Code. Sehen Sie hier für eine hervorragende Folienpräsentation und seinen originalen MATLAB-Code. Iterative Prozedur auf der Grundlage des Isodata-Algorithmus von: Die Prozedur teilt das Bild in Objekt und Hintergrund unter Annahme einer Anfangsschwelle, dann werden die Mittelwerte der Pixel bei oder unterhalb der Schwelle und Pixel oben berechnet. Die Mittelwerte dieser beiden Werte werden berechnet, die Schwelle wird inkrementiert und der Vorgang wird wiederholt, bis der Schwellenwert größer ist als der zusammengesetzte Durchschnitt. Das heißt, es gibt mehrere Implementierungen dieser Methode. Weitere Informationen finden Sie im Quellcode. Implementiert Lis Minimum Cross Entropy Schwellenwertmethode basierend auf der iterativen Version (2. Referenz unten) des Algorithmus. Li, CH amp Lee, CK (1993), Minimum Cross Entropy Thresholding, Pattern Recognition 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), ein Iterativer Algorithmus für minimale Kreuzentropie-Schwellenwerte, Mustererkennungsbriefe 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Umfrage über Image Thresholding Techniques und Quantitative Performance Evaluation, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165 Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Ausgestellt von ME Celebis fourier0.8 routines 3 und 4. MaxEntropy implementiert Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) Schwellenwertmethode: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Eine neue Methode für die Graustufen-Bildschwelle mit der Entropie des Histogramms, der grafischen Modelle und der Bildverarbeitung 29 (3). 273-285 Von mir geleitet Celebis fourier0.8 routines 5 und 6. Verwendet den Mittelwert der Graustufen als Schwelle. Es wird von einigen anderen Methoden als eine erste Vermutung Schwelle verwendet. Glasbey, CA (1993), Eine Analyse von Histogramm-basierten Schwellenwert-Algorithmen, CVGIP: Graphische Modelle und Bildverarbeitung 55. 532-537 MinError (I) Eine iterative Implementierung von Kittler und Illingworths Minimum Error Schwellenwert. Diese Implementierung scheint öfter zu konvergieren als das Original. Trotzdem konvergiert der Algorithmus manchmal nicht zu einer Lösung. In diesem Fall wird eine Warnung an das Protokollfenster gemeldet und das Ergebnis wird standardmäßig auf die anfängliche Schätzung des Schwellenwerts zurückgesetzt, der unter Verwendung der Mittelwertmethode berechnet wird. Das Ignorieren von schwarzen oder Ignorieren von weißen Optionen kann helfen, dieses Problem zu vermeiden. Kittler, J amp Illingworth, J (1986), Minimaler Fehlerschwellenwert, Mustererkennung 19. 41-47 Getragen von Antti Niemisten MATLAB Code. Hier sehen Sie eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. Ähnlich wie bei der Intermodes-Methode nimmt dies ein bimodales Histogramm an. Das Histogramm wird iterativ mit einem laufenden Durchschnitt der Größe 3 geglättet, bis es nur zwei lokale Maxima gibt. Die Schwelle t ist so, daß yt1 gt yt lt yt1 ist. Bilder mit Histogrammen mit extrem ungleichen Gipfeln oder einem breiten und im Tal sind für diese Methode ungeeignet. Getragen von Antti Niemisten MATLAB Code. Hier sehen Sie eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. Die Tsais-Methode versucht, die Momente des Originalbildes im Schwellenwert zu bewahren. Geleitet von ME Celebis fourier0.8 Routinen 7 und 8. Otsus Schwellen-Clustering-Algorithmus sucht nach der Schwelle, die die intra-Klasse Varianz minimiert, definiert als eine gewichtete Summe von Abweichungen der beiden Klassen. Getragen von C-Code von Jordan Bevik. Perzentil Angenommen, der Bruchteil der Vordergrundpixel beträgt 0,5. Getragen von Antti Niemisten MATLAB Code. Hier sehen Sie eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. RenyiEntropy Ähnlich wie die MaxEntropy-Methode, aber mit Renyis entropy stattdessen. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Eine neue Methode für die Graustufen-Bildschärfe mit der Entropie des Histogramms, der grafischen Modelle und der Bildverarbeitung 29 (3). 273-285 Getragen von ME Celebis fourier0.8 routines 9 und 10. Portiert von ME Celebis fourier0.8 routines 11 und 12. Dies ist eine Implementierung der Triangle-Methode: Modifiziert von Johannes Schindelins Plugin TriangleAlgorithm. Der Triangle-Algorithmus, ein geometrisches Verfahren, kann nicht feststellen, ob die Daten auf die eine oder andere Seite geschoben werden, sondern einen maximalen Peak (Modus) nahe einem Ende des Histogramms annimmt und nach dem anderen Ende sucht. Dies führt zu einem Problem bei der Abwesenheit von Informationen über die Art des zu verarbeitenden Bildes oder wenn das Maximum nicht in der Nähe eines der Histogramm-Extreme ist (was zu zwei möglichen Schwellenbereichen zwischen diesem Maximum und den Extremen führt). Hier wurde der Algorithmus erweitert, um zu finden, auf welcher Seite des max peak die Daten am weitesten gehen und sucht die Schwelle innerhalb dieses größeren Bereichs. Implementiert Yens Schwellenwertmethode aus: Von ME getragen Celebis fourier0.8 routinen 13 und 14.Partikelanalyse Automatische Partikelzählung Automatische Partikelzählung kann durchgeführt werden, wenn das Bild nicht zu viele einzelne Partikel berührt hat. Manuelle Partikelzählung kann mit dem Multi-Point Tool durchgeführt werden. Segmentierung. Oder die Fähigkeit, ein Objekt von seinem Hintergrund zu unterscheiden, kann eine schwierige Frage zu behandeln. Sobald dies geschehen ist, kann das Objekt dann analysiert werden. RAW Threshold Watershed AnalyzeParticles Einstellen einer Schwelle 5.1.1.1 Manuelle Schwellwertbildung Die automatische Partikelanalyse erfordert ein binäres, schwarzes und weißes Bild. Ein Schwellenbereich wird eingestellt, um die interessanten Objekte vom Hintergrund zu erzählen. Alle Pixel im Bild, deren Werte unter dem Schwellenwert liegen, werden in Schwarz umgewandelt und alle Pixel mit Werten oberhalb der Schwelle werden in Weiß umgewandelt oder umgekehrt. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Schwellenwerte festzulegen. Monochrome Bilder werden am einfachsten über den Menübefehl Bildanpassungsschwelle überschrieben. Die Schwelle kann mit den Schiebereglern eingestellt werden. Die Pixel innerhalb des Schwellenbereichs werden rot dargestellt. Wenn Sie mit den Schwelleneinstellungen zufrieden sind, können Sie dann auf Apply klicken. Dies wird die Schwellenwerte dauerhaft anwenden und das Bild in Binär umwandeln. Sie haben verschiedene Möglichkeiten, einen manuellen Schwellenwert einzustellen. Das Dropdown-Menü, das auf Default eingestellt ist, erlaubt Ihnen, zwischen Standard und 15 anderen Schwellentechniken zu wählen. Das Dropdown-Menü, das auf Rot eingestellt ist, erlaubt Ihnen, zwischen einem rot-weißen Farbschema, einem schwarzen auf weißen Farbschema oder einem Über - und Unterfarbschema zu wählen. Der Dunkel-Hintergrund-Kasten wird die Vordergrundfarbe mit der Hintergrundfarbe umdrehen. Sie können auch die Stack-Histogramm-Box überprüfen, um ein Histogramm für einen ganzen Stapel zu erzeugen. Bei Farbbildern erfolgt die Einstellung der Schwelle mit der Befehlsfolge Bild Einstellen der Farbschwelle. . Mit der Option "Thresholding" können Sie eine andere als die Standardeinstellung wählen. Mit der Option Schwellenfarbe können Sie zwischen Rot, Weiß, Schwarz oder BampW als Schwellenwert wählen. Mit der Option Farbraum können Sie zwischen HSB, RGB, Lab und YUV wählen. Der Hintergrund des Schwellenbildes kann leicht oder dunkel gemacht werden. Das Bild kann über den Menübefehl Bildtyp 8-Bit in ein Binärbild konvertiert werden. Es gibt viele Algorithmen, die Sie verwenden können, um die Schwelle ohne Einführung von Benutzer-Bias zu berechnen. Eine Auswertung von über 40 davon findet sich in diesem Beitrag: Sezgin, M. amp Sankur, B. (2004), Umfrage über Bildschwellentechniken und quantitative Leistungsbewertung, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-168 (auf Google Scholar). Fidschi hat mehrere Plugins im Menü Bild anpassen Schwelle für die automatische Berechnung eines Bildschwellenwertes gefunden. Dazu gehören Otsus-Schwellwert, maximale Entropie-Schwelle und Mischungsmodellierung Schwellenwert. Eine vollständige Liste der mit Fidschi verfügbaren Methoden finden Sie im Abschnitt "Plugins" im Abschnitt "Dokumentation" unter der Registerkarte "Inhalt" oben auf dieser Seite. Watershed-Trennung Überlappende Objekte in einem Binärbild können über den Menübefehl Process Binary Watershed getrennt werden. Zuerst das Bild in Binär durch Schwellenwert umwandeln. Die schwarzen Pixel werden dann durch graue Pixel mit einer Intensität ersetzt, die proportional zu ihrer Entfernung von einem weißen Pixel ist. Black pixels closer to the edge are lighter than black pixels that are more central. This is the Euclidian distance map (EDM) of the black area. From this the centers of the objects are calculated. These are the ultimate eroded points (UEPs) of each black area meaning they are equidistant from each edge. These points are then dilated until they touch another black pixel. This meeting point is where a watershed line is drawn. Analyze Particles To analyze the particles in a segmented image, use the menu command Analyze Analyze particles. . This will provide you with information about each particle in the image. Set the minimum size and maximum pixel area size to exclude anything that is not an object of interest in the image. Roundness values between 0.0 and 1.0 can also be selected to help exclude unwanted objects. Select the Show: Outlines option to display an image of the detected objects. The Show drop-down menu also allows the user to show Nothing, Bare Outlines, Ellipses, Masks, Count Masks, Overlay Outlines, and Overlay Masks. The user can choose whether to Display results . Clear Results . Summarize . Add to Manager . Exclude on edges . Include holes . Record starts . andor In situ Show . The particle analysis can be automated via plugins or macros once the correct threshold value and particle size range has been determined for your objects of interest. Nucleus Counter This plugin automates many of the steps discussed above. Enter the size range to be counted Select the automatic thresholding method. This can be either Current . Otsu . Maximum Entropy , Mixture Modelling or k-means clustering. Current uses the threshold that has been set manually, see above. Perform a background correction. Use a Smooth filter. Perform a watershed separation. Add the particles to the ROI manager. Say yes to a summary. Other options can easily be added on request. The count, area, and average size are returned as a text window and the outlined particles are overlaid on a duplicate of the original image. You can use the built-in Multi-point Tool to manually count particles. Particle Tracker Particle Tracker is a 2D feature point-tracking plugin for the automated detection and analysis of particle trajectories as recorded by video imaging in cell biology. The algorithm is decsribed in Sbalzarini and Koumoutsakos (20051). TrackMate Use the menu command Plugins Tracking TrackMate . This plugin allows you to perform single particle tracking of spot-like structures. For more in-depth information, see the TrackMate tutorial and explanation. Manual Tracking Use the menu command Plugins Tracking Manual Tracking . This tool allows you to keep track of the movement of a cell.