Imagej Threshold Binary Options

Este submenu contém comandos que ajustam contraste de brilho, nível de janela, equilíbrio de cores, níveis de limiar e tamanho de imagem. Use esta ferramenta para alterar de forma interativa o brilho eo contraste da imagem ativa. Com as imagens de 8 bits, o brilho e o contraste são alterados atualizando a tabela de pesquisa da imagem039s (LUT), de modo que os valores de pixels são inalterados até o botão Aplicar ser pressionado. Com imagens de 16 bits e 32 bits, a exibição é atualizada alterando o mapeamento de valores de pixel para valores de exibição de 8 bits, de modo que os valores de pixel pixel também são inalterados. O brilho e o contraste das imagens RGB são alterados modificando os valores de pixel. Pressione shift-c para abrir a janela BampC da maneira rápida e fácil. Se já estiver aberto, ele é ativado. O gráfico de linha na parte superior da janela, que nos sobrepõe ao histograma da imagem039, mostra como os valores de pixel são mapeados para os valores de exibição de 8 bits (0-255). Os dois números abaixo do gráfico são os valores de pixel mínimos e máximos exibidos. Estes dois valores definem a faixa de exibição, ou a janela. ImageJ exibe imagens por mapeamento linear de valores de pixels na faixa de exibição para exibir valores na faixa de 0-255. Os pixels com um valor inferior ao mínimo são exibidos como negros e aqueles com um valor maior do que o máximo são exibidos como brancos. Existem quatro controles deslizantes. Controle mínimo e máximo dos limites inferior e superior da faixa de exibição. O brilho aumenta ou diminui o brilho da imagem movendo a faixa de exibição. O contraste aumenta ou diminui o contraste, variando a largura da faixa de exibição. Quanto mais estreito a faixa de exibição, maior o contraste. Clique em Auto. E ImageJ otimizará automaticamente o brilho e o contraste com base em uma análise do histograma da imagem039s. Crie uma seleção, e toda a imagem será otimizada com base em uma análise da seleção. A otimização é feita permitindo que uma pequena porcentagem de pixels na imagem se torne saturada (exibida como preto ou branco). Cada clique adicional em Auto aumenta o número de pixels saturados e, portanto, a quantidade de otimização. Clique em Redefinir para restaurar as configurações de brilho e contraste originais. A faixa de exibição está definida para o intervalo de valores de pixel completo da imagem. Uma chamada de macro resetMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver sendo executado. Clique em Definir para inserir os valores de intervalo de exibição mínimo e máximo em uma caixa de diálogo. Uma chamada de macro setMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver sendo executado. Verifique Propagar para todas as imagens abertas para aplicar esses valores ao resto das imagens atualmente abertas. Clique em Aplicar para aplicar a função de mapeamento da faixa de exibição atual aos dados de pixel. Se houver uma seleção, apenas os pixels dentro da seleção são modificados. Esta opção atualmente só funciona com imagens e pilhas de 8 bits e com pilhas RGB. Esta é a única opção BampC que altera os dados de pixels de imagens que não são RGB. Para imagens compostas, propaga a faixa de exibição atual da imagem039 para os outros canais. Este comando altera interativamente a janela (alcance mínimo e máximo) e nível (posição desse intervalo no espaço de intensidade de escala de cinza) da imagem ativa. Clique em Auto. E o ImageJ otimizará automaticamente a janela e o nível com base em uma análise do histograma da imagem039s. Crie uma seleção, e toda a imagem será otimizada com base em uma análise da seleção. A otimização é feita permitindo que uma pequena porcentagem de pixels na imagem se torne saturada (exibida como preto ou branco). Cada clique adicional em Auto aumenta o número de pixels saturados e, portanto, a quantidade de otimização. Clique em Redefinir para restaurar as configurações de brilho e contraste originais. A faixa de exibição está definida para o intervalo de valores de pixel completo da imagem. Uma chamada de macro resetMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver sendo executado. Clique em Definir para inserir o nível da janela (centro) e os valores de largura em uma caixa de diálogo. Uma chamada de macro setMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver sendo executado. Verifique Propagar para todas as imagens abertas para aplicar esses valores ao resto das imagens atualmente abertas. Para imagens de 8 bits (escala de grava de 8 bits, imagens RGB ou pilhas), clique em Aplicar para modificar os dados da imagem para refletir as configurações atuais. Este painel faz ajustes no brilho e no contraste de uma única cor de uma imagem RGB padrão (8 bits por canal de cores). Use a seleção para especificar qual cor será ajustada, o histograma é desenhado para a cor selecionada. (Para imagens em cores de 48 bits que carregam como uma pilha, também a ferramenta ImagegtAdjustgtBrightnessContrast funciona em fatias de pilha única, ou seja, as cores e as configurações de cores do painel Color Balance são ignoradas). Os controles deslizantes Mínimo e Máximo controlam os limites inferior e superior da faixa de exibição. O brilho aumenta ou diminui o brilho da imagem movendo a faixa de exibição. Clique em Auto. E ImageJ otimizará automaticamente o brilho eo contraste da cor selecionada com base em uma análise do histograma da imagem039s. O clique repetido em Auto diminui a faixa de exibição, ou seja, aumenta o contraste ea saturação de cores. Reset reverte a faixa de exibição para 0-255 para imagens com 8 bits por canal ou a faixa de exibição completa para imagens de 16 bits e 32 bits. Clique em Definir para inserir os valores de intervalo de exibição mínimo e máximo em uma caixa de diálogo. Verifique Propagar para todas as imagens abertas para aplicar esses valores ao resto das imagens atualmente abertas. Para imagens de 8 bits (escala de grava de 8 bits, imagens RGB ou pilhas), clique em Aplicar para modificar os dados da imagem para refletir as configurações atuais. Ao mudar de uma cor para outra, as alterações feitas em uma cor serão perdidas, a menos que Aplicar seja clicado antes. Use esta ferramenta para definir de forma interativa valores de limite inferior e superior, segmentando a imagem em recursos de interesse e de fundo. Os pixels com valores de brilho maiores ou iguais ao limite inferior e inferiores ou iguais ao limite superior são exibidos em vermelho. Use AnalyzegtMeasure (com Limite para Limite em AnalyzegtSet Measurements checked) para medir o agregado dos recursos selecionados. Use AnalyzegtAnalyze Partículas para medir recursos individualmente. Use a ferramenta varinha para descrever um único recurso. Use o controle deslizante superior para ajustar o valor do limite mínimo e o mais baixo para ajustar o máximo. Mantenha premida a tecla Alt enquanto ajusta o mínimo para mover uma janela de limiar de largura fixa em toda a gama de valores de cinza (semelhante ao Nível acima). O botão Auto define automaticamente os níveis de limiar com base em uma análise do histograma da imagem ou seleção atual. Aplica conjuntos de pixels de limite para preto e todos os outros pixels para branco. No entanto, se ProcessgtBinarygtOptionsgtBlack Background estiver marcado, os pixels limite são definidos para branco e todos os outros pixels para preto. Reset desativa o limiar e atualiza o histograma. Vermelho mostra os valores limite em vermelho. O amplificador preto branco muda para um modo em que os recursos são exibidos em preto e fundo em branco, enquanto o OverUnde r mostra pixels em azul (inferior ao limite baixo) ou em cinza (maior que o valor limite máximo). Clique em Definir para inserir novos níveis de limite em uma caixa de diálogo. Escala a imagem ativa ou seleção para uma largura e altura especificadas em pixels. Verifique a restrição da relação de aspecto para criar uma imagem com a Largura especificada e tenha ImageJ para ajustar a Altura para manter a proporção de aspecto original. Verifique Interpolar para usar a interpolação bilinear. Defina a nova largura como 0 para criar uma imagem com a altura especificada e tenha ImageJ para ajustar a largura para manter a proporção de aspecto original. Muda o tamanho da tela de uma imagem ou pilha sem dimensionar a imagem real. A Largura e Altura podem ser expandidas ou contraídas. Se o tamanho da tela for aumentado, então a borda é preenchida com a cor de fundo atual. Ou, se o Zero Fill estiver marcado, a borda é preenchida com pixels que tenham um valor de zero. Use a ferramenta ImagegtColorgtColor Picker para alterar a cor de fundo. A posição da imagem antiga dentro da nova tela também pode ser especificada (Center, Top Left, etc.). Guiimageadjust. txt middot Última modificação: 20110513 23:18 por awellsO que fazem os diferentes comandos binários Este submenu contém comandos que processam imagens binárias (em preto e branco). Esses comandos assumem por padrão os objetos são pretos e o fundo é branco. Veja esta FAQ sobre como definir o padrão para fundo preto e objetos brancos. Converte imagens em imagens em preto e branco. O nível de limiar é determinado pela análise do 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 são configurados para a cor de fundo e para a cor do 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 as pilhas, todas as imagens na pilha são convertidas em binário usando o limite calculado da fatia atualmente exibida. Use a macro ConvertStackToBinary para converter uma pilha em binário usando limiares calculados localmente. Converte imagens em imagens em preto e branco com base nas configurações de limite atuais. Por padrão, a máscara terá um LUT invertido (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 ProcessgtBinarygtOpções. Por favor atualize, o acima pode não estar totalmente correto Determina os máximos locais em uma imagem e cria uma imagem binária (semelhante a uma máscara) do mesmo tamanho com o máximo, ou uma partícula segmentada por máximo, marcada. Para imagens RGB, os máximos de luminância são selecionados, com a luminância definida como média ponderada ou não ponderada das cores, de acordo com as configurações do EditgtOptionsgtConversions. Este comando é baseado em um plugin contribuído por Michael Schmid. Uma caixa de diálogo é exibida com as seguintes opções: Tolerância ao ruído - Máximas são ignoradas se não se destacam dos ambientes por mais do que esse valor (unidades calibradas para imagens calibradas). Em outras palavras, um limite é definido no valor máximo menos tolerância ao ruído e a área contígua em torno do máximo acima do limite é analisada. Para aceitar um máximo, esta área não deve conter nenhum ponto com um valor superior ao 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 ao ruído para cada máximo. Partículas segmentadas - Assume que cada máximo pertence a uma partícula e segmenta a imagem por um algoritmo de bacia hidrográfica aplicado aos valores da imagem (em contraste com ProcessgtBinarygtWatershed, que usa o mapa de distância de Euclidian). 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 (a borda da seleção não importa). Fundo claro - Permite o processamento de imagens com fundo claro e objetos escuros. Acima do Limiar Inferior - (Esta opção só é exibida para imagens limiares) Encontre apenas o máximo acima do limite inferior. O limite superior da imagem é ignorado. Se as partículas segmentadas forem selecionadas como Tipo de saída. A área abaixo do limite inferior é considerada um fundo. Esta opção só funciona quando se encontra o máximo do valor do pixel no sentido matemático, ou seja, fundo escuro e LUT não inverso ou fundo brilhante e LUT de inversão. Seleção do ponto de pré-visualização - Mostra os máximos com os parâmetros atuais como uma seleção multiponto sobreposta na imagem. Se esta opção estiver marcada, o número de máximos encontrados também é exibido na caixa de diálogo. Para os tipos de saída Single Points. Maxima dentro da tolerância e partículas segmentadas. A saída é uma imagem binária, com primeiro plano 255 e fundo 0, usando um LUT invertido ou normal dependendo da opção Black Background em ProcessgtBinarygtOptions. O número de partículas (conforme obtido por Analisar Partículas) na imagem de saída não depende do Tipo de Saída selecionado. Observe que as partículas segmentadas geralmente resultarão em partículas que toquem a borda se Exclude Edge Maxima estiver selecionado. Excluir Edge Maxima aplica-se ao máximo, e não à partícula. Encontre Maxima aplicado a uma imagem barulhenta com diferentes opções (Excluir Edge Maxima selecionado). Encontrar o Maxima não funciona em pilhas, mas a macro FindStackMaxima é executada em todas as imagens em uma pilha e cria uma segunda pilha contendo as imagens de saída. Substitui cada pixel pelo valor mínimo (mais leve) na vizinhança 3x3. Com imagens binárias, remove pixels das bordas de objetos pretos. Substitui cada pixel pelo valor máximo (mais sombrio) no bairro 3x3. Com imagens binárias, adiciona pixels nas bordas de objetos pretos. Executa uma operação de erosão, seguida de dilatação. Com imagens binárias, isso suaviza objetos e remove pixels isolados. Executa uma operação de dilatação, seguida de erosão. Com imagens binárias, isso suaviza objetos e preenche pequenos orifícios. O comando possui um hífen de retaguarda para diferenciá-lo do arquivo fechado. Exibir uma caixa de diálogo que permite que várias configurações utilizadas pelos comandos no submenu Binário sejam alteradas. Iterations especifica o número de vezes que a erosão, dilatação, abertura e fechamento são realizados. Count especifica o número de pixels de fundo adjacentes necessários antes de um pixel ser removido da borda de um objeto durante a erosão e o número de pixels adjacentes adjacentes necessários antes de um pixel ser adicionado à borda de um objeto durante a dilatação. Verifique o fundo preto se a imagem tiver objetos brancos em um fundo preto. Se as bordas da almofada quando a erosão estiverem marcadas, ProcessgtBinarygtErode não se esgria das bordas da imagem. Essa configuração também afeta ProcessgtBinarygtClose. Que se afasta das bordas, a menos que esta caixa de seleção esteja selecionada. A saída EDM determina o tipo de saída para o Mapa do ProcessgtBinarygtDistance. Ultimate Points e comandos Voronoi. Defina para sobrescrever para saída de 8 bits que sobrescreve 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 em 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, ou seja, em pixels de primeiro plano anteriores. Remova repetidamente os pixels das bordas dos objetos em uma imagem binária até serem reduzidos a esqueletos de um único pixel. Os objetos são assumidos como negros e de fundo branco. Observe que existem muitos algoritmos de esqueletização. Gera um mapa de distância euclidiano (EDM). Cada pixel em primeiro plano na imagem binária é substituído por um valor de cinza igual a essa distância pixel039s do pixel de fundo mais próximo. Use ProcessgtBinarygtOptions para definir a cor de fundo (preto ou branco) e o tipo de saída ao selecionar sobrescrita ou saída de 8 bits, observe que as distâncias superiores a 255 são rotuladas como 255. Gera os últimos pontos erosionados (UEPs) do EDM. Requer uma imagem binária como entrada. Os UEPs representam os centros de partículas que seriam separados pela segmentação. O valor de cinza do UEP039 é igual ao raio do círculo inscrito da partícula correspondente. Use ProcessgtBinarygtOptions para definir a cor de fundo (preto ou branco) e o tipo de saída. A segmentação da bacia hidrográfica do mapa de distância euclidiana (EDM) é uma forma de separar ou separar automaticamente as partículas que tocam (a separação de uma imagem em escala de cinza está disponível através do comando Find Maxima). O comando Watershed requer uma imagem binária contendo partículas negras em um fundo branco. Primeiro calcula o mapa de distância Euclidiana e encontra os melhores pontos erosionados (UEPs). Em seguida, dilata cada um dos UEPs (os picos ou máximos locais da EDM) tanto quanto possível - até a ponta da partícula ou a borda da região de outro (crescente) UEP. A segmentação das bacias hidrográficas funciona melhor para objetos convexos e suaves que não se sobrepõem demais. Aqui está uma Animação que mostra como funciona a segmentação da bacia hidrográfica. Divide a imagem por linhas de pontos com distância igual às bordas das duas partículas mais próximas. Assim, a célula Voronoi de cada partícula inclui todos os pontos mais próximos desta partícula do que qualquer outra partícula. Para o caso das partículas serem pontos simples, esta é uma tesselação Voronoi (também conhecida como tesselagem 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 às duas partículas mais próximas. Isso é semelhante a uma transformação do eixo médio do fundo, mas não há linhas nos furos internos de partículas. Escolha o tipo de saída (Sobrescrever, 8 bits, 16 bits ou 32 bits) e a cor do plano de fundo (preto ou branco aplica tanto para entrada quanto para saída) na caixa de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Guiprocessbinary. txt middot Última modificação: 20100126 11:07 (edição externa) Limite Automático Este plugin binariza imagens de 8 e 16 bits usando vários métodos de thresholding globais (baseados em histograma). A fase segmentada é sempre mostrada como branca (255). Para o limiar local, em vez de global, veja o plug-in Auto Local Threshold. ImageJ. Requer v1.42m ou mais recente. Copie o arquivo AutoThreshold. jar do mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar na pasta ImageJPlugins e reinicie o ImageJ ou execute o comando Menus de atualização da Ajuda. Depois disso, um novo comando deve aparecer no Ajuste Automático da Imagem. Fiji. Este plugin faz parte da distribuição Fiji, não há necessidade de fazer o download. O método seleciona o algoritmo a ser aplicado (detalhado abaixo). As opções Ignorar preto e Ignorar branco definem as caixas de histograma de imagem para 0 e 255 níveis de habilidade para 0, respectivamente. Isso pode ser útil se a imagem digitalizada tiver pixels sub-expostos ou expostos. O objeto branco no fundo preto define para branco os pixels com valores acima do valor limite (caso contrário, ele define para branco os valores menores ou iguais ao limite). Set Threshold em vez de Threshold (imagens únicas) define o LUT limiar, sem alterar os dados de pixels. Isso funciona apenas para imagens individuais. Se você estiver processando uma pilha, duas opções adicionais estão disponíveis: a pilha pode ser usada para processar todas as fatias (o limiar de cada fatia será computado separadamente). Se esta opção for deixada desmarcada, somente a fatia atual será processada. O uso do histograma de pilha primeiro calcula o histograma da pilha inteira e, em seguida, calcula o limite com base nesse histograma e, finalmente, binariza todas as fatias com esse valor único. Selecionar esta opção também seleciona a opção Pilha acima automaticamente. 1. Este plugin é acessado através da entrada de menu Limite Automático da Imagem, no entanto, os métodos de limiar foram também parcialmente implementados no applet do Thresholder da ImageJs acessível através do Limite de Ajuste de Imagem. Entrada no menu. Enquanto o plug-in do Limite Automático pode usar ou ignorar os extremos do histograma da imagem (Ignorar preto, Ignorar branco), o applet não pode: o método padrão ignora os extremos do histograma, mas os outros métodos não. Isso significa que aplicar os dois comandos para a mesma imagem pode produzir resultados aparentemente diferentes. Em essência, o plugin Auto Threshold, com as configurações corretas, pode reproduzir os resultados do applet, mas não o caminho. 2. A partir da versão 1.12, o plugin suporta um limite de imagens de 16 bits. Uma vez que o plug-in do Limite Automático processa o espaço completo em escala de cinza, pode ser lento ao lidar com imagens de 16 bits. Observe que o applet do ImageJ thresholder também processa imagens de 16 bits, mas, na realidade, ImageJ primeiro calcula um histograma com 256 caixas. Portanto, pode haver diferenças nos resultados obtidos em imagens de 16 bits ao usar o applet e os verdadeiros resultados de 16 bits obtidos com este plugin. Note-se que, para acelerar, o histograma está encadernado para incluir apenas o intervalo de compartimentos que contêm dados (e evitar o processamento de caixas de histograma vazias em ambos os extremos). 3. O resultado de imagens e pilhas de 16 bits (ao processar todas as fatias) é um recipiente de 8 bits que mostra o resultado em branco 255 para cumprir o conceito de imagem binária (isto é, 8 bits com 0 e 255 valores). No entanto, para pilhas em que apenas 1 fatia é limiar, o resultado ainda é um contêiner de 16 bits com a fase limite definida como branco 65535. Isto é para manter os dados intocados nas restantes fatias. A opção tentar tudo conserva o formato de 16 bits para ainda mostrar as imagens com métodos que podem não conseguir obter um limite. As imagens e pilhas que são impossíveis de limiar permanecem inalteradas. 4. A mesma imagem em 8 e 16 bits (sem escala) retorna o mesmo valor de limiar, no entanto, o método Lis retornaria valores diferentes quando os dados da imagem foram deslocados (por exemplo, ao adicionar um valor fixo a todos os pixels). A implementação atual evita esse problema dependente do offset. 5. A mesma imagem escalada por um valor fixo (por exemplo, ao multiplicar todos os pixels por um valor fixo) retorna um resultado de limiar semelhante (dentro de 2 níveis de escala de escala da imagem original não escalada) para todos os métodos, exceto Huang, Li e Triângulo devido ao caminho Esses algoritmos funcionam. Qual método segmenta seus dados melhor Um pode tentar responder a esta pergunta usando a opção de experimentar tudo. Isso produz uma montagem com resultados de todos os métodos, permitindo explorar como os diferentes algoritmos funcionam em uma determinada imagem ou pilha. Ao usar pilhas, em alguns casos, pode não ser uma boa idéia segmentar cada fatia individualmente em vez de um único limite para todas as fatias (experimente o mri-stack. tif das imagens de amostra para entender melhor esta questão). Experimente todos os métodos. Ao processar pilhas com muitas fatias, as montagens podem se tornar muito grandes (16 vezes o tamanho original da pilha) e um corre o risco de ficar sem RAM. Uma janela pop-up aparecerá (quando as pilhas tiverem mais de 25 fatias) para confirmar se o procedimento deve exibir os resultados de montaged. Selecione Não para calcular os valores de limiar e exibi-los na janela de registro. Este é o método original de limiar automático disponível no ImageJ, que é uma variação do algoritmo IsoData (descrito abaixo). A opção Padrão deve retornar os mesmos valores que o Ajuste de Imagem Limiar Automático, ao selecionar Ignorar preto e Ignorar branco. Para indicar a segmentação da fase desejada, use a opção Objetos brancos no fundo preto. O método IsoData também é conhecido como intermediários iterativos. Implementos Huangs fuzzy thresholding método. Isso usa a função de entropia de Shannons (pode-se usar a função de entropia Yagers). Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 1 e 2. Intermodes Isso assume um histograma bimodal. O histograma é suavizado iterativamente usando uma média de corrida de tamanho 3, até que existam apenas dois máximos locais: j e k. O limite t é então calculado como (jk) 2. As imagens com histogramas com picos extremamente desiguais ou amplas e no vale não são adequadas para esse método. Método do código MATLAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e seu código MATLAB original. Procedimento iterativo com base no algoritmo isodata de: O procedimento divide a imagem em objeto e fundo, tomando um limiar inicial, então as médias dos pixels em ou abaixo do limite e pixels acima são calculadas. As médias desses dois valores são computadas, o limite é incrementado e o processo é repetido até o limite ser maior que a média composta. Ou seja, existem várias implementações deste método. Veja o código-fonte para outros comentários. Implementos Lis Minimum Cross Entropy método de thresholding baseado na versão iterativa (2ª referência abaixo) do algoritmo. Li, CH amp Lee, CK (1993), Minimum Cross Entropy Thresholding, Pattern Recognition 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), um algoritmo iterativo para limiar mínimo de entropia cruzada, cartas de reconhecimento de padrões 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Pesquisa sobre Técnicas de Limite de Imagem e Avaliação de Desempenho Quantitativo, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 3 e 4. MaxEntropy Implements Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) método de limiar: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Um Novo Método para o Limite de Imagem de Nível de Grey Usando a Entropia do Histograma, Modelos Gráficos e Processamento de Imagem 29 (3). 273-285 Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 5 e 6. Usa a média dos níveis de cinza como o limiar. É usado por alguns outros métodos como um primeiro limite de suposição. Glasbey, CA (1993), Uma análise de algoritmos de thresholding baseados em histograma, CVGIP: Modelos Gráficos e Processamento de Imagem 55. 532-537 MinError (I) Uma implementação iterativa do limiar mínimo de erros do Kittler e Illingworths. Esta implementação parece convergir com mais frequência do que o original. No entanto, às vezes o algoritmo não converge para uma solução. Nesse caso, um aviso é reportado à janela de log e o resultado é padrão para a estimativa inicial do limite que é calculado usando o método Mean. As opções Ignorar preto ou Ignorar branco podem ajudar a evitar esse problema. Kittler, J amp Illingworth, J (1986), limiar de erro mínimo, reconhecimento de padrões 19. 41-47 Ported de Antti Niemists Código MATLAB. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. Da mesma forma que o método Intermodes, isso assume um histograma bimodal. O histograma é suavizado iterativamente usando uma média de execução do tamanho 3, até que existam apenas dois máximos locais. O limiar t é tal que yt1 gt yt lt yt1. As imagens com histogramas com picos extremamente desiguais ou amplas e no vale não são adequadas para esse método. Com o código MATTAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. O método Tsais tenta preservar os momentos da imagem original no resultado limite. Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 7 e 8. Algoritmo de agrupamento de limiar de Otsus procura o limiar que minimiza a variância intra-classe, definida como uma soma ponderada de variâncias das duas classes. Por parte do código C de Jordan Bevik. Percentile Assume que a fração de pixels de primeiro plano é 0,5. Com o código MATTAB de Antti Niemists. Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. RenyiEntropy Semelhante ao método MaxEntropy, mas usando a entropia Renyis. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), um novo método para o limiar de imagem de nível de cinza usando a entropia do histograma, modelos gráficos e processamento de imagem 29 (3). 273-285 Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 9 e 10. Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 11 e 12. Esta é uma implementação do método Triangle: Modificado a partir de Johannes Schindelins plugin TriangleAlgorithm. O algoritmo Triângulo, um método geométrico, não pode dizer se os dados estão distorcidos de um lado a outro, mas assume um pico máximo (modo) perto de uma extremidade do histograma e busca para a outra extremidade. Isso causa um problema na ausência de informações sobre o tipo de imagem a ser processada ou quando o máximo não está próximo de um dos extremos do histograma (resultando em duas possíveis regiões de limiar entre o máximo e os extremos). Aqui, o algoritmo foi ampliado para encontrar em qual lado do pico máximo os dados são os mais distantes e busca o limite dentro desse maior alcance. Implementa o método de limiar Yens de: Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 13 e 14. Análise de partículas Automática contagem de partículas A contagem automática de partículas pode ser feita se a imagem não tiver muitas partículas individuais tocando. A contagem manual de partículas pode ser feita usando a ferramenta multiponto. Segmentação. Ou a capacidade de distinguir um objeto de seu fundo, pode ser um problema difícil de lidar. Uma vez que isso foi feito, no entanto, o objeto pode então ser analisado. Parâmetros analíticos de águas subterrâneas de limiar RAW Configuração de um limite 5.1.1.1 Limite manual A análise automática de partículas requer uma imagem binária, preto e branco. Um intervalo de limiar é configurado para indicar os objetos de interesse além do plano de fundo. Todos os pixels da imagem cujos valores se situam abaixo do limite são convertidos em preto e todos os pixels com valores acima do limite são convertidos em branco ou vice-versa. Existem várias maneiras de estabelecer limites. As imagens monocromáticas são mais simplesmente limiares através do comando do menu Limite de Ajuste de Imagem. O limite pode ser configurado 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 então clicar em Aplicar. Isso aplicará permanentemente as configurações de limite e converterá a imagem em binário. Você tem diferentes opções para definir um limite manual. O menu suspenso definido como Padrão permite escolher entre Padrão e 15 outras técnicas de limite. O menu suspenso configurado em Vermelho permite que você escolha entre um esquema de cores vermelho em branco, um esquema de cores preto sobre branco ou um esquema de cores sobre e sob. A caixa Dark Background irá virar a cor do primeiro plano com a cor de fundo. Você também pode escolher verificar a caixa de histograma de Pilha para produzir um histograma para uma pilha inteira. Para imagens em cores, definir o limite é feito com a seqüência de comando Image Adjust Color Threshold. . A opção do método de Threshold permite escolher uma técnica de limiar diferente do padrão. A opção Limite de cor permite escolher entre vermelho, branco, preto ou BampW como cor limiar. A opção Espaço de cores permite que você escolha entre HSB, RGB, Lab e YUV. O fundo da imagem limiar pode ser feito de luz ou escuro. A imagem pode ser convertida em uma imagem binária através do comando de menu Tipo de imagem de 8 bits. Existem muitos algoritmos que você pode usar para calcular o limite sem introduzir o viés de usuário. Uma avaliação de mais de 40 destes pode ser encontrada neste artigo: Sezgin, M. amp Sankur, B. (2004), Pesquisa sobre técnicas de limiar de imagem e avaliação de desempenho quantitativa., Journal of Electronic imaging 13 (1). 146-168 (no Google Scholar). Fiji tem vários plugins encontrados no menu Ajuste de imagem Limiar para o cálculo automático de um limite de imagem. Estes incluem o limiar de Otsus, o limite máximo de entropia e o 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 da bacia hidrográfica A sobreposição de objetos em uma imagem binária pode ser separada usando o comando do menu Process Binary Watershed. Primeiro converta a imagem em binário por thresholding. Os pixels pretos são então substituídos por pixels cinza de uma intensidade proporcional à sua distância de um pixel branco. 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.