Imagej binary options

O que fazem os diferentes comandos binários Este submenu contém comandos que processam imagens binárias (preto e branco). Esses comandos assumem por padrão que os objetos são pretos eo fundo é branco. Consulte este FAQ sobre como definir o padrão para o fundo preto e objetos brancos. Converte imagens em imagens a preto e branco. O nível de limiar é determinado analisando o histograma da seleção atual ou de toda a imagem se não houver seleção. Veja este FAQ descrevendo o algoritmo usado. Se a ferramenta ImagegtAdjustgtThreshold estiver ativa, será exibida uma caixa de diálogo que permite especificar quais pixels estão definidos para a cor de plano de fundo e qual a cor de primeiro plano e se o plano de fundo é preto e o primeiro plano é branco. Por favor atualize o acima pode não ser totalmente correto Com pilhas, todas as imagens na pilha são convertidas para binário usando o limite calculado da fatia exibida atualmente. Use a macro ConvertStackToBinary para converter uma pilha em binário usando limiares calculados localmente. Converte imagens em imagens a preto e branco com base nas definições de limiar actuais. Por padrão, a máscara terá uma LUT inversora (o preto é 255 e o branco é 0), mas cria máscaras de fundo preto (0) se o fundo preto estiver marcado na caixa de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Por favor atualize, o acima pode não ser totalmente correto Determina os máximos locais em uma imagem e cria uma imagem binária (semelhante a máscara) do mesmo tamanho com os máximos, ou uma partícula segmentada por máximo, marcado. Para imagens RGB, os máximos de luminância são selecionados, com a luminância definida como média ponderada ou não ponderada das cores, dependendo das configurações de EditgtOptionsgtConversions. Este comando é baseado em um plugin contribuído por Michael Schmid. Uma caixa de diálogo é exibida com as seguintes opções: Noise Tolerance - Maxima são ignorados se não se destacarem do ambiente por mais do que este valor (unidades calibradas para imagens calibradas). Por outras palavras, um limiar é fixado no valor máximo menos tolerância ao ruído e a área contígua em torno do máximo acima do limiar é analisada. Para aceitar um máximo, esta área não deve conter qualquer ponto com um valor maior do que o máximo. Apenas um máximo nesta área é aceito. Single Points - Cria uma imagem de saída com um único ponto por máximo. Maxima Within Tolerance - Cria uma imagem de saída com todos os pontos dentro da Tolerância de Ruído para cada máximo. Partículas segmentadas - Suponha que cada máximo pertence a uma partícula e segmente a imagem por um algoritmo de bacias hidrográficas aplicado aos valores da imagem (em contraste com ProcessgtBinarygtWatershed, que usa o mapa de distância Euclidiano). Seleção de ponto - Exibe uma seleção de vários pontos com um ponto em cada máximo não produz nenhuma imagem de saída separada. Contagem - Exibe o número de máximos na janela Resultados não produz nenhuma imagem de saída. Excluir Edge Maxima - Exclui maxima se a área dentro da tolerância de ruído em torno de um máximo toca a borda da imagem (borda da seleção não importa). Luz de fundo - Permite o processamento de imagens que têm fundo claro e objetos escuros. Acima do Limiar Inferior - (Esta opção só aparece para as imagens de limiar) Encontra os máximos acima do limiar inferior. O limite superior da imagem é ignorado. Se Partículas segmentadas for selecionado como Tipo de saída. A área abaixo do limiar mais baixo é considerada um fundo. Esta opção só funciona quando se encontram máximos do valor de pixel no sentido matemático, isto é, fundo escuro e LUT não inversa ou fundo brilhante e LUT inversora. Seleção de ponto de visualização - Mostra os máximos com os parâmetros atuais como uma seleção de vários pontos sobreposta na imagem. Se essa opção estiver marcada, o número de máximos encontrados também será exibido na caixa de diálogo. Para tipos de saída Pontos Únicos. Maxima dentro da tolerância e partículas segmentadas. Saída é uma imagem binária, com primeiro plano 255 e fundo 0, usando um LUT invertido ou normal dependendo da opção de fundo preto em ProcessgtBinarygtOptions. O número de partículas (como obtido por analisar partículas) na imagem de saída não depende do tipo de saída selecionado. Observe que Partículas segmentadas normalmente resultarão em partículas tocando a borda se Excluir limite máximo estiver selecionado. Excluir Edge Maxima aplica-se ao máximo, não à partícula. Encontre Maxima aplicado a uma imagem barulhenta com opções diferentes (Excluir Edge Maxima selecionado). Localizar Maxima não funciona em pilhas, mas a macro FindStackMaxima executa-lo em todas as imagens em uma pilha e cria uma segunda pilha que contém as imagens de saída. Substitui cada pixel pelo valor mínimo (mais leve) na vizinhança 3times3. Com imagens binárias, remove os pixels das arestas de objetos pretos. Substitui cada pixel pelo valor máximo (mais escuro) na vizinhança 3times3. Com imagens binárias, adiciona pixels às arestas de objetos pretos. Realiza uma operação de erosão, seguida de dilatação. Com imagens binárias, isso suaviza objetos e remove pixels isolados. Realiza uma operação de dilatação, seguida de erosão. Com imagens binárias, isso suaviza objetos e preenche pequenos buracos. O comando tem um hífen de derivação para diferenciá-lo do arquivo fechado. Exibe uma caixa de diálogo que permite que várias configurações usadas pelos comandos no submenu Binário sejam alteradas. Iterações especifica o número de vezes que a erosão, dilatação, abertura e fechamento são realizados. Count especifica o número de pixels de plano de fundo adjacentes necessários antes que um pixel seja removido da borda de um objeto durante a erosão eo número de pixels de primeiro plano adjacentes necessários antes de um pixel ser adicionado à borda de um objeto durante a dilatação. Verifique o fundo preto se a imagem tem objetos brancos em um fundo preto. Se as arestas da almofada quando a erosão estiverem marcadas, ProcessgtBinarygtErode não corroerá das arestas da imagem. Esta definição também afecta ProcessgtBinarygtClose. Que corroa a partir das arestas, a menos que esta caixa de seleção esteja selecionada. Saída EDM determina o tipo de saída para o ProcessgtBinarygtDistance Map. Ultimate Points e Voronoi comandos. Defina-o para substituir para saída de 8 bits que substitui a imagem de entrada de 8 bits. 16 bits ou 32 bits para imagens de saída separadas. A saída de 32 bits tem resolução de distância de ponto flutuante (subpixel). Gera um contorno de um pixel de objetos de primeiro plano (preto) em uma imagem binária. A linha é desenhada dentro do objeto, isto é, nos pixels anteriores anteriores. Repetidamente remove pixels das bordas de objetos em uma imagem binária até que eles são reduzidos para único pixel wide skeletons. Os objetos são assumidos como preto e branco de fundo. Observe que existem muitos algoritmos de esqueletização. Gera um mapa de distância Euclidiano (EDM). Cada pixel de primeiro plano na imagem binária é substituído por um valor de cinza igual à distância desse pixel a partir do pixel de fundo mais próximo. Use ProcessgtBinarygtOptions para definir a cor de fundo (preto ou branco) e o tipo de saída ao selecionar sobrescrever ou saída de 8 bits, observe que distâncias maiores que 255 são rotuladas como 255. Gera os pontos derrubados finais (UEPs) do EDM. Requer uma imagem binária como entrada. As UEPs representam os centros de partículas que seriam separados por segmentação. O valor de cinzento da UEP039 é igual ao raio do círculo inscrito da partícula correspondente. Use ProcessgtBinarygtOptions para definir a cor de plano de fundo (preto ou branco) e o tipo de saída. A segmentação do mapa de distância Euclidiano (EDM) é uma maneira de separar ou separar automaticamente partículas que tocam (a separação de uma imagem de escala de cinza está disponível através do comando Find Maxima). O comando Watershed requer uma imagem binária contendo partículas pretas em um fundo branco. Primeiro calcula o mapa de distância euclidiano e encontra os pontos erosionados finais (UEPs). Em seguida dilata cada uma das UEPs (os picos ou máximos locais do EDM) tanto quanto possível - até que a borda da partícula seja atingida, ou o bordo da região de outra (crescente) UEP. A segmentação de bacias hidrográficas funciona melhor para objetos convexos lisos que não se sobrepõem demais. Aqui está uma animação que mostra como funciona a segmentação de bacias hidrográficas. Divide a imagem por linhas de pontos com distância igual às bordas das duas partículas mais próximas. Assim, a célula de Voronoi de cada partícula inclui todos os pontos que estão mais próximos desta partícula do que qualquer outra partícula. Para o caso das partículas que são pontos únicos, esta é uma tessellation de Voronoi (também conhecida como tessellation de Dirichlet). Na saída, o valor dentro das células Voronoi é zero, os valores de pixel das linhas divisórias entre as células são iguais à distância para as duas partículas mais próximas. Isto é semelhante a uma transformação do eixo mediano do fundo, mas não há linhas nos furos internos das partículas. Escolha o tipo de saída (Overwrite, 8 bits, 16 bits ou 32 bits) ea cor de fundo (preto ou branco aplica-se tanto à entrada como à saída) na caixa de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Gui / process / binary. txt middot Última modificação: 2018/01/26 11:07 (edição externa) Como faço uma relação preto / branco usando imageJ Uma imagem de escala de cinza de 8 bits tem 256 níveis de intensidade diferentes. Preto e branco têm valores específicos - 0 e 255, respectivamente. Esses pixels provavelmente compõem apenas um subconjunto dos pixels da planta e do solo em sua imagem. Assim, calcular uma relação preto / branco diretamente não lhe dará o que você quer. Como outros já mencionaram, a sua imagem tem de ser binarizada, colapsando os 256 níveis para apenas 2 níveis, fazendo com que todos os pixels da planta preto e todos os pixels do solo branco. Você pode então simplesmente contar o número de preto (0) e branco (255) pixels e calcular sua relação. Para fazer isso em ImageJ, (1) Primeiro, vá para ProcessgtBinarygtOptions. Verifique a caixa de fundo preto. Isso é para que pixels com valor 0 sejam mostrados como preto e aqueles com 255 como branco, após a operação de thresholding. Este passo não é estritamente necessário, mas apenas reforça a convenção de que 255 branco, 0 preto. (2) Abra a ferramenta Threshold, ImagegtAdjustgtThreshold. Verifique a caixa Fundo escuro. Você deve ver os pixels mais brilhantes realçados em vermelho. Estes pixels vermelhos serão mapeados para branco eo resto para preto. Mantenha o limite superior (controle deslizante inferior) em 255. Ajuste o limite inferior (controle deslizante superior) para um valor que destaque todos (ou praticamente, a maioria) dos pixels do solo em vermelho. Quando estiver satisfeito com a definição de limites, clique no botão Aplicar e obterá uma imagem binária. (3) Vá para EditgtSelectiongtCreate Selection. Isso selecionará apenas os pixels brancos. Vá para AnalyzegtMeasure. Isso irá medir a seleção e dar uma leitura em uma janela de resultados. O valor Area é o número de pixels brancos (255). Estes são os pixels do seu solo. (4) Vá para EditgtSelectiongtMake Inverse. Isso inverterá a seleção, selecionando apenas os pixels pretos. Vá para Analyzegt Measure novamente, e isso irá adicionar uma linha de leitura na janela Resultados. O valor Área é o número de preto (0) pixels. Estes são os pixels da planta. Você pode salvar a tabela como um arquivo. csv e localizar a relação dos valores de área no Excel. A sugestão de Michael Sandholzers (abrindo o diálogo do histograma e salvando a lista de valores) provavelmente é mais rápida na prática. Se você seguir sua sugestão, você pode usar as etapas (1) e (2) para binarizar a imagem a seu gosto. Outra maneira muito simplista de fazê-lo é olhar para o histograma. Pressionando CrtlH uma vez que a imagem está aberta, você obterá o diálogo de histograma para cima. Quando você seleciona a lista você obterá o número de pixels de cada um dos 256 tons de cinza (em uma imagem de 8 bits) - se você binarized a imagem, que lhe dará apenas valores para 0 e 255 (preto e branco). Você pode copiar esses valores em uma Folha de Excel e adicionando esses dois valores e e obter o número total de pixels da imagem, permitindo que você facilmente calcular proporções. Eu estava esperando para piggyback em sua pergunta como eu tenho um muito semelhante. Eu preciso contar a porcentagem de vermelho em poinsettias de uma imagem digital e estava esperando para encontrar um método simples. Acabei de saber sobre este software Image J. Será que isso funciona para mim eu quero medir a percentagem de coloração ao longo do tempo das poinsétias. Muito obrigado. Como um começo, eu tentaria os seguintes passos. 1) A partir da imagem colorida, extraia uma imagem em tons de cinza na qual as regiões vermelhas são mais claras e o resto da imagem é mais escuro (ou vice-versa). Isso pode ser feito convertendo a imagem colorida para o espaço de cores Lab e extraindo o componente a imagem em escala de cinza. 2) Limite a imagem em tons de cinza com um valor apropriado para obter uma imagem binária na qual todas as regiões originalmente vermelhas são representadas por um valor branco eo restante por um valor preto. A contagem do número de pixels brancos na imagem binária dará então a área das regiões vermelhas. Essas etapas envolvem tarefas de processamento de imagem bastante comuns que devem ser feitas usando o ImageJ. Se você anexar uma imagem de exemplo, você pode ser capaz de obter melhores insumos sobre como conseguir o que você deseja. Eu queria saltar de volta e recomendar que você olhe para MIPAR no MIPAR. Você será duramente pressionado para encontrar um melhor equilíbrio de facilidade de uso e poder para o tipo de análise que você está olhando para fazer. Estou sempre aqui para fazer uma receita personalizada para o seu problema exato, e fazer uma demo de vídeo, que adiciona valor MIPARs. Novamente, MIPAR seria incrivelmente útil aqui. Seus passos são gravados automaticamente conforme você os faz, mas não são destrutivos para que você edite a seqüência a qualquer momento e faça o resto atualizar. Salvar a receita quando o seu feito, a carga em processador de lote, adicionar imagens, clique em processo. Revise os resultados em Processed Image Editor. Estou aqui para qualquer ajuda ou treinamento. Pode ser possível em ImageJ com base no seu problema, com macro gravação destrutiva, mas na minha experiência, não será tão agradável ou eficiente um processo. Tem uma pergunta que você precisa responder rapidamente Análise de Partículas Contagem automática de Partículas A contagem automática de partículas pode ser feita se a imagem não tiver muitas partículas tocando. A contagem manual de partículas pode ser feita usando a Ferramenta Multi-ponto. Segmentação. Ou a capacidade de distinguir um objeto do seu fundo, pode ser uma questão difícil de tratar. Uma vez feito isto, no entanto, o objeto pode então ser analisado. Limiar RAW Análise de WatershedParticles Definir um limite 5.1.1.1 Limiar manual A análise automática de partículas requer uma imagem binária, em preto e branco. Um intervalo de limites é definido para informar os objetos de interesse para além do plano de fundo. Todos os pixels da imagem cujos valores se encontram abaixo do limite são convertidos em preto e todos os pixels com valores acima do limiar são convertidos para branco ou vice-versa. Existem várias maneiras de definir limites. As imagens monocromáticas são simplesmente limiares através do comando de menu Image Adjust Threshold. O limite pode ser definido usando as barras deslizantes. Os pixels dentro do intervalo de limiar são exibidos em vermelho. Quando estiver satisfeito com as configurações de limite, você pode clicar em Aplicar. Isso irá aplicar permanentemente as configurações de limite e converter a imagem em binário. Você tem opções diferentes para definir um limite manual. O menu suspenso definido como Padrão permite que você escolha entre Padrão e 15 outras técnicas de limite. O menu suspenso definido como Vermelho permite que você escolha entre um esquema de cores vermelho e branco, um esquema de cores preto e branco ou um esquema de cores superior e inferior. A caixa Fundo escuro inverterá a cor de primeiro plano com a cor de fundo. Você também pode optar por verificar a caixa Stack histogram para produzir um histograma para uma pilha inteira. Para imagens em cores, a definição do limite é feita com a seqüência de comandos Image Adjust Color Threshold. . A opção Thresholding method permite que você escolha uma técnica de thresholding diferente do padrão. A opção Limiar cor permite que você escolha entre Vermelho, Branco, Preto ou BampW como a cor de tonalidade. A opção Espaço de cor permite escolher entre HSB, RGB, Lab e YUV. O fundo da imagem limiar pode ser feito claro ou escuro. A imagem pode ser convertida em uma imagem binária através do comando de menu Tipo de Imagem de 8 bits. Há muitos algoritmos que você pode usar para calcular o limite sem introduzir bias de usuário. Uma avaliação de mais de 40 destes pode ser encontrada neste artigo: Sezgin, M. amp Sankur, B. (2004), Levantamento sobre técnicas de limiar de imagem e avaliação de desempenho quantitativo, Journal of Electronic imaging 13 (1). 146-168 (no Google Scholar). Fiji tem vários plugins encontrados no menu Image Adjust Threshold para o cálculo automático de um limiar de imagem. Estes incluem limiar de Otsus, limiar de entropia máximo e limiar de modelagem de mistura. Para obter uma lista completa dos métodos disponíveis com Fiji, consulte a seção Plugins, localizada na seção Documentação, na guia Conteúdo, na parte superior desta página. Separação de bacias hidrográficas Os objetos sobrepostos em uma imagem binária podem ser separados usando o comando de menu Process Binary Watershed. Primeiro converta a imagem para binário por thresholding. Os pixels pretos são então substituídos por pixels cinza de uma intensidade proporcional à sua distância de um pixel branco. Os pixels pretos mais próximos da borda são mais claros do que os pixels pretos que são mais centrais. Este é o mapa de distância Euclidiano (EDM) da área preta. Disto são calculados os centros dos objetos. Estes são os pontos erosionados finais (UEPs) de cada área preta significando que eles são equidistantes de cada borda. Estes pontos são então dilatados até que eles tocam outro pixel preto. Este ponto de encontro é onde uma linha divisória é desenhada. Analisar partículas Para analisar as partículas em uma imagem segmentada, use o comando de menu Analisar analisar partículas. . Isso fornecerá informações sobre cada partícula na imagem. Defina o tamanho mínimo eo tamanho máximo da área de pixel para excluir qualquer coisa que não seja um objeto de interesse na imagem. Os valores de redondeza entre 0,0 e 1,0 também podem ser selecionados para ajudar a excluir objetos indesejados. Selecione a opção Mostrar: Esboços para exibir uma imagem dos objetos detectados. O menu suspenso Mostrar também permite que o usuário mostre Nada, Contornos Nus, Elipses, Máscaras, Máscaras de Contagem, Esboços de Sobreposição e Máscaras de Superposição. O usuário pode escolher se deseja exibir resultados. Limpar Resultados. Resumir. Adicionar ao Gerente. Excluir bordas. Inclua furos. O registro começa. E / ou In situ Show. A análise de partículas pode ser automatizada por meio de plugins ou macros, uma vez que o valor de limiar correto ea faixa de tamanho de partícula foram determinados para seus objetos de interesse. Nucleus Counter Este plugin automatiza muitas das etapas discutidas acima. Insira o intervalo de tamanho a ser contado Selecione o método de thresholding automático. Isso pode ser corrente. Otsu. Máxima Entropia, Mistura Modelagem ou k-significa agrupamento. Current usa o limite que foi definido manualmente, veja acima. Execute uma correção de plano de fundo. Use um filtro suave. Realizar uma separação de divisor de águas. Adicione as partículas ao gerenciador de ROI. Diga sim a um resumo. Outras opções podem ser facilmente adicionadas a pedido. A contagem, área e tamanho médio são retornados como uma janela de texto e as partículas destacadas são sobrepostas em uma duplicata da imagem original. Você pode usar a ferramenta Multi-point integrada para contar as partículas manualmente. Particle Tracker Particle Tracker é um plugin de acompanhamento de pontos de recursos em 2D para a detecção e análise automatizada de trajetórias de partículas registradas por imagens de vídeo em biologia celular. O algoritmo é descrito em Sbalzarini e Koumoutsakos (20051). TrackMate Use o comando de menu Plugins Tracking TrackMate. Este plugin permite que você execute um único rastreamento de partículas de estruturas tipo spot. Para obter informações mais detalhadas, consulte o tutorial e a explicação do TrackMate. Rastreamento manual Use o comando de menu Plugins Tracking Tracking manual. Esta ferramenta permite-lhe acompanhar o movimento de uma célula.