Binary options imagej

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 por 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: 2010/01/26 11:07 (edição externa) Opções binárias imagej Binary serviço completo corretoras estoque lista lista trading watchdog, opções binárias sistemas de sinal estratégia de 1 minuto, futuros de índices de ações por que opções de negociação Em vez das ações, as melhores opções aprendem a negociar a plataforma livre, a opção negociando o comércio opções semanais boletim estratégias pdf, itrade simulador do mercado de ações ipad optionszone insider, melhores corretores de opções binárias com contas demo descrição de trabalho de corretor, futuros negociação de estoque software para mac segredos, us binary Estratégia de negociação mais popular, como você ganha dinheiro com binário opção buddy 2 0, binário presidente commodity futuros comissão de negociação halal ou haram, dia negociação de ações fóruns emini futuros, binário indicador de negociação quanto opção, opções binárias negociação exemplos de informações, estoque binário o que é Você pode realmente ganhar dinheiro com a opção binária sem toque, aprender o sucesso de negociação de opções binárias, está negociando opções binárias legítimo regulamentos, software de negociação de moeda no mercado de ações, opção binária indicador de sinais Estratégia binária de estratégias de opções de binário, opção de binário de opções de binário, opção de binário de sinais de sistema 2000, us opções de binário estratégias usadas Para formular um argumento comerciantes, binário opções sites opiniões ganhos, nifty opção negociação ações cotações dicas, a zona de negociação binário marysville ohio trabalho de código de casa opiniões, Aprenda moeda forex você dia negociação ações on-line, corretor de opção de mercado de ações troca escola licença, aprender Descrição de trabalho stockbroker estoque livre, opções binárias estratégia de análise técnica, alpari opção binária digital, opções de negociação de ações termos de corretor, Banc de binaryoptionstradingsignals revisão opções de depósito, compreensão de estoque trading asx comparação, binário opções multiplicador de software download bitcoin, , Opção de nse o que é valor de tempo em negociação de estratégias, opções de opção de futuros sinais de negociação, entrando em estoque escolher negociação, mercado de ações wall street binaryoptions net au jogo, futuros de índice de ações xauusd negociação binária, Corretores de futuros no Canadá, opções binárias comerciais scams revisão rainha, alpari faz alguém ganhar dinheiro com opção binária. 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Aninhado entre os greeneries lusting do Western Ghats, Coorg tem muito a oferecer. Montes enevoados, vales e cachoeiras luxuriantes, florestas perenes, intermináveis ​​montanhas, hectares de plantação de café, laranjeiras, cardamomo, plantas de pimenta e aldeias exóticas fazem de Coorg uma das mais belas estações de morros que você pode visitar na Índia. Kodagu é o distrito o mais pequeno do estado de Karnataka com costumes originais, cultura distinta e tradições. A palavra Kodagu é derivada da palavra de Kannada Kodaimalenadu, que significa floresta densa em uma colina íngreme. Kodagu é chamado pelo nome anglicizado de Coorg. Os povos de Kodagu / Coorg são chamados como Kodavas ou Coorgies. Coorg situado entre 900 e 1525 m acima do nível do mar ocupa 4.100 km no Ghats Ocidental um património mundial da UNESCO e um dos mundos oito hotspots de diversidade biológica. História de Coorg datas maneira de volta para tão cedo como 888 AD. Dinastias indianas do Sul dos Gangas, Kadambas, Chalukyas, Cholas, Hoysalas, Rastrakutas, Rayas Vijaynagar e Mysore Wodeyars governaram Kodagu. Kodavas conhecidos como valentes guerreiros e da casta de guerreiros indianos, Kodagu não tinha governantes indígenas. A dinastia Haleri foi a última dinastia notável na história de Kodagu, que governou toda a região de Kodagu por 234 anos. Coorg é belo, com 291 aldeias dispersas e com 5 centros urbanos. Coorg tinha uma população de 5,54,762 a partir do censo de 2011. A cidade de Madikeri ou Mercara é a sede do distrito de Coorg. O distrito de Coorg é dividido nos três talukas administrativos Madikeri, Virajpet (Viraranjendrapet) e Somwarpet. Madikeri, Somwarpet, Kushalnagar, Virajpet e Gonikoppal são os principais centros urbanos do distrito de Kodagu. O distrito de Coorg é composto por pessoas de distintas origens étnicas e de castas como Kodava, AreBashe Gowda, Kodagu Mappila, Tulu, Devanga, Malayali, Tamil e outras comunidades. Um quinto da população kodagu consiste em Kodavas e eles são etnicamente distintos dos outros povos da área. Os Kodavas / Coorgies são tradicionalmente agricultores e guerreiros. Coorg sendo maior produtor de café na Índia, cresce cerca de 30 do café produzido na Índia. Coorg também é sinônimo de cardamomo coorg, laranjas coorg, coorg mel, limão e pimenta. Muitas variedades de árvores como o carvalho de prata, a teca, o jacarandá, a lenha etc. são crescidas junto com o café. O rio Kaveri / Cauvery sobe em Talakaveri no lado oriental dos Ghats ocidentais e seus afluentes fluem através da maior parte de Kodagu. Coorg tem uma temperatura média de 15C, variando de 13 a 35C (55 a 95F). Em julho e agosto a precipitação é alta, mês de novembro será showery e abril e maio será hot amp amp. Prev Sec. 12: Volumes 3D Parte II: Trabalhando com IJ Parte III: Estendendo IJ Próxima 13 Configurações e Preferências As preferências de ImageJ são salvas automaticamente em um arquivo de preferências, o arquivo de texto IJprefs. txt. Este arquivo é armazenado em / Library / Preferences / no Mac OS X e em /.imagej/ no Linux e Windows (com referência ao diretório home do usuário). Várias macros e plugins também escrevem parâmetros para este arquivo. Se o IJprefs. txt for apagado usando Edit Options Reset. ImageJ irá criar um novo na próxima vez que for aberto redefinindo todos os parâmetros para seus valores padrão. Às vezes, pode ser útil substituir (ou restaurar) determinadas configurações que podem ter sido alteradas durante uma sessão de trabalho. Por exemplo, a opção Limitar a limiar (Analisar Medidas de Conjunto) afetará a maioria das medições realizadas em imagens de thresholded. Assim, pode ser aconselhável verificar o estado deste parâmetro antes de cada análise, especialmente quando se trabalha em vários computadores. Garantir Definições Específicas no Lançamento A função macro setOption () pode ser usada para definir esta e várias outras opções ImageJ. Chamar essa função da macro ldquoAutoRunrdquo no arquivo StartupMacros. txt garante que as preferências sejam definidas sempre que o ImageJ for iniciado. A macro Assegurar Definições Específicas no Lançamento exemplifica esta abordagem, assegurando que as seguintes definições são aplicadas no arranque: Os valores das marcas TIFF são apresentados por ImageJ (Modo de Depuração em Opções de Edição Miscelânea) A interpolação bicúbica é preferível à bilinear (por exemplo, Editar Seleção Endireitar) O nome da imagem medida é gravado na primeira coluna da Tabela de Resultados (Rótulo de Visualização em Analisar Definir Medidas) As medições não são restritas a pixels limiares (Limite a Limiar em Analisar Definir Medidas) As imagens binárias são processadas assumindo objetos brancos sobre um fundo preto Fundo preto em Opções Binárias de Processo, consulte 23: Interpretando Imagens Binárias) A cor de fundo é preta ea cor de primeiro plano é branca (Cores de Opções de Edição) Os gráficos de ImageJ contêm linhas de grade e são sempre de 350 200 pixels de tamanho. BampC na última posição guardada na tela (Ajuste de imagem Brilho / Contraste C) Anterior Sec. 12: Volumes 3D Parte II: Trabalhando com IJ Parte III: Estendendo IJ Next Last modified: 2012-06-24 Processo Top29 Melhora o contraste da imagem usando o alongamento do histograma ou a equalização do histograma. Ambos os métodos são descritos em detalhe no Esticamento de Referência de Referência de Processamento de Imagens Hipermídia e Equalização de Histograma. Este comando não altera os valores de pixel enquanto Normalize. Equalizar Histograma ou Normalizar Todos os n Slices (no caso de pilhas) não são verificados. Saturated Pixels Determina o número de pixels na imagem que podem ficar saturados. Aumentar esse valor aumentará o contraste. Este valor deve ser maior do que zero para evitar que alguns pixels externos causem o alongamento do histograma para não funcionar como pretendido. Normalizar Se marcado, ImageJ recalculará os valores de pixel da imagem de modo que o intervalo seja igual ao intervalo máximo para o tipo de dados ou 0-1.0 para imagens de float. O estiramento de contraste realizado na imagem é semelhante à opção lsquo Auto rsquo na janela Brilho / Contraste C, exceto que com pilhas, cada fatia na pilha é ajustada independentemente, de acordo com a ótima para essa fatia sozinha (se Use Stack Histogram Está desmarcada). A faixa máxima é 0--255 para imagens de 8 bits e 0--65535 para imagens de 16 bits. Com pilhas outra caixa de seleção, Normalize All n Slices. é exibido. Se marcada, a normalização será aplicada a todas as fatias da pilha. Observe que a normalização de imagens RGB não é suportada e, portanto, esta opção não estará disponível em pilhas RGB. Equalizar histograma Se marcada, ImageJ irá melhorar a imagem usando a equalização do histograma 30. Crie uma seleção ea equalização será baseada no histograma dessa seleção. Usa um algoritmo modificado que toma a raiz quadrada dos valores do histograma. Segure Alt para usar o algoritmo padrão de equalização de histograma. Os parâmetros Saturated Pixels e Normalize são ignorados quando a opção Equalize Histogram está marcada. Usar histograma de pilha Se marcado, ImageJ usará o histograma de pilha geral em vez de histogramas de fatia individuais, que permitem ajustes ótimos para cada fatia sozinho. Essa opção pode ser especialmente relevante ao realizar aprimoramentos com base em um ROI. 29.6 Ruído Use os comandos neste submenu para adicionar ruído a imagens ou removê-lo. Converte uma imagem em preto e branco. Se um limite tiver sido definido usando a ferramenta Image Adjust Threshold T, a caixa de diálogo descrita é exibida. O valor da caixa de seleção Preta em preto, fundo branco reflete e define o valor de fundo preto global de Opções Binárias de Processo Se um limite não tiver sido definido, o Binary Make analisará o histograma da seleção atual ou de toda a imagem se nenhuma seleção for Presente e definir um nível de limite automático para criar a imagem binária (rsquo lsquoAuto-thresholding é exibido na barra de status, ver limiar T). Com pilhas, a caixa de diálogo Converter em Máscara é exibida. Observe que, para imagens e pilhas sem thresholded, faça com que Binary e Convert to Mask se comportem da mesma forma. 29.8.2 Converter em Máscara Converte uma imagem em preto e branco. A máscara terá um LUT inversor (branco é 0 e preto é 255) a menos que o fundo preto esteja marcado na caixa de diálogo Opções de binário do processo. Se um limite não tiver sido definido, os níveis de limiar automáticos serão calculados (ver Tornar Binário). Observe que, para imagens e pilhas sem thresholded, faça com que Binary e Convert to Mask se comportem da mesma forma. Com pilhas, a caixa de diálogo descrita é exibida. Calcular limite para cada imagem Se marcado, os níveis de limiar serão calculados para cada fatia individual, caso contrário, o limite calculado da fatia exibida atualmente será usado para todas as fatias Fundo preto Define se o plano de fundo é preto e o primeiro plano é branco. Observe que o valor desta caixa de seleção reflete e define o valor de fundo preto global de Processar opções binárias 21 Criando máscaras binárias Quatro comandos ImageJ podem ser usados ​​para criar máscaras binárias: Editar Seleção Criar Máscara Processar Binário Fazer Binário Processo Binário Converter para Máscara Ajuste de Imagem Limiar T (Aplicar) Por padrão, esses comandos produzirão imagens binárias com LUTs invertidos, de modo que o preto é 255 e o branco é 0 (ver Invert LUT). Esse comportamento pode ser revertido verificando o fundo preto no processo de opções binárias antes de executar os comandos acima (ou seja, uma LUT inversora não será usada: preto será 0 e branco 255). Esta opção pode ser confirmada ao executar Make Binary e Convert to Mask em imagens thresholded. Também pode ser imposta na inicialização (consulte Configurações e Preferências). 29.8.3 Erode Remove os pixels das bordas dos objetos em uma imagem binária. Use Filtros Mínimo para executar a erosão em tons de cinza em imagens sem thresholded. 29.8.4 Dilate Adiciona pixels às bordas de objetos em uma imagem binária. Use Filtros Máximo para realizar a dilatação de escala de cinza em imagens não-limiarizadas. 29.8.5 Aberta Executa uma operação de erosão, seguida de dilatação. Isso suaviza objetos e remove pixels isolados. 29.8.6 Fechar - Realiza uma operação de dilatação, seguida de erosão. Isso suaviza objetos e enche em pequenos buracos. O comando tem um hífen de derivação para diferenciá-lo de Arquivo Fechar w. Gera um esboço de um pixel largo de objetos de primeiro plano em uma imagem binária. A linha é desenhada dentro do objeto, isto é, nos pixels anteriores anteriores. 29.8.8 Furos de enchimento Este comando preenche os furos (4 - elementos de fundo conectados) em objetos preenchendo o fundo 34. 29.8.9 Esqueleto Repetidamente remova os pixels das bordas dos objetos em uma imagem binária até que sejam reduzidos a formas de um pixel de largura (esqueletos topológicos). Como explicado em 22: Skeletonize vs Skeletonize 3D. Existem vários algoritmos de esqueletização. ImageJ implementa um algoritmo de desbaste de Zhang e Suen. Um algoritmo paralelo rápido para o desbaste de padrões digitais. CACM 27 (3): 236-239, 1984, no qual uma tabela de consulta indexa todas as 256 possíveis 3 3 configurações de vizinhança para cada pixel de primeiro plano. O algoritmo calcula o número de índice para cada pixel de objeto e usa a tabela de pesquisa para decidir se o pixel é eliminável. Este processo é repetido até que nenhum pixel possa ser eliminado. Quando a depuração está habilitada em Opções de edição Misc. Skeletonize cria uma animação documentando as iterações do algoritmo de desbaste. 22 Skeletonize vs Skeletonize 3D O Skeletonize3D é um plugin ImageJ escrito por Ignacio Arganda-Carreras 35 que oferece várias vantagens sobre o Process Binary Skeletonize. O legacy skeletonization algoritmo de ImageJ: Skeletonize funciona apenas com binário 2D imagens. O Skeletonize3D funciona com imagens e pilhas 2D de 8 bits, esperando que a imagem seja binária. Se não, Skeletonize3D considera todos os valores de pixel acima de 0 para serem brancos (255). Enquanto Skeletonize se baseia no valor de fundo preto em Opções binárias (consulte 23: interpretar imagens binárias), a saída de Skeletonize3D sempre tem um valor de 255 no esqueleto e 0 em pixels de fundo, independentemente da opção de fundo preto. Em Fiji. Skeletonize 3D já está pré-instalado como Plugins Skeleton Skeletonize (2D / 3D). Em ImageJ, ele pode ser baixado e instalado a partir da página inicial Skeletonize3D. Projeções máximas (Image Stacks Z Project) de esqueletos produzidos por Skeletonize (meio) e SkeletonizeD (direita). A imagem à esquerda é a projeção máxima da pilha original, Arquivo Abrir Amostras Bat Cochlea Volume (19K). Os esqueletos topográficos podem ser analisados ​​usando o plugin AnalyzeSkeleton. 29.8.10 Mapa de Distância Gera um mapa de distância Euclidiano (EDM) a partir de uma imagem binária 38. Cada pixel de primeiro plano na imagem binária é substituído por um valor de cinza igual à distância de pixels a partir do pixel de fundo mais próximo (para pixels de fundo, o EDM é 0). Os Pontos Ultimate. As operações de Watershed e Voronoi são baseadas no algoritmo EDM. O tipo de saída (Overwrite, 8 bits, 16 bits ou 32 bits) deste comando pode ser definido na caixa de diálogo Opções Binárias. Note que ao selecionar lsquo Overwrite rsquo ou lsquo rsquo de saída de 8 bits, as distâncias maiores que 255 são rotuladas como 255. 29.8.11 Ultimate Points Gera os últimos pontos erodidos (UEPs) do mapa de distância Euclidiano (EDM, ver Mapa de Distância) de Uma imagem binária. Ultimate Eroded Points são máximos do EDM. Na saída, os pontos recebem o valor EDM, que é igual ao raio do maior círculo que se encaixa na partícula binária, com a UEP como o centro. O tipo de saída (Overwrite, 8 bits, 16 bits ou 32 bits) deste comando pode ser definido na caixa de diálogo Opções Binárias. 29.8.12 Bacia Hidrográfica A segmentação da bacia hidrográfica é uma maneira de separar ou separar automaticamente as partículas que tocam. Primeiro calcula o mapa de distância Euclidiano (EDM) 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 rebordo toque numa região de outra (crescente) UEP. A segmentação de bacias hidrográficas funciona melhor para objetos convexos lisos que não se sobrepõem demais. Ativar a depuração em Opções de edição Misc e o comando Watershed criará uma animação que mostra como funciona o algoritmo de bacias hidrográficas (exemplo on-line). Encontre Maxima (Saída de Partículas Segredidas) para a segmentação de bacias hidrográficas de imagens em escala de cinza. Este comando transforma entre a exibição amigável de quadros de Fourier com as freqüências mais baixas no centro e as freqüências mais baixas nos quatro cantos. Swap Quadrants troca os quadrantes I com III e II com IV (sentido anti-horário a partir de lsquoNortheastrsquo) para que os pontos próximos ao centro sejam movidos para a borda e vice-versa. Outra maneira de ver este comando é imaginar que a imagem é periodicamente repetida ea origem é deslocada pela largura 2 em x e por altura 2 na direção y. Para transformadas de Fourier, os Quadrantes de Swap afetam apenas a imagem exibida, e não os dados FHT reais. Portanto, a edição de uma imagem com quadrantes trocados para filtragem ou mascaramento pode levar a resultados indesejados. 29.11 Filtros Este submenu contém vários filtros 36 (incluindo os instalados pelo comando Plugins Utilities Install Plugin). Mais informações sobre os filtros de imagem podem ser obtidas pesquisando palavras-chave relacionadas (convolução, Gaussiana, mediana, média, erodem, dilatam, não definem, etc.) no índice Hypermedia Image Processing Reference. 29.11.1 Convolve A convolução espacial usando um kernel entrou em uma área de texto. Um kernel é uma matriz cujo centro corresponde ao pixel de origem e os outros elementos correspondem a pixels vizinhos. O pixel de destino é calculado multiplicando cada pixel de origem pelo seu coeficiente de kernel correspondente e adicionando os resultados. Se necessário, a imagem de entrada é efetivamente estendida pela duplicação dos pixels da borda para fora. Não há limite arbitrário para o tamanho do kernel, mas deve ser quadrado e ter uma largura ímpar. Linhas na área de texto devem ter o mesmo número de coeficientes, as linhas devem ser terminadas com um retorno de carro, e os coeficientes devem ser separados por um ou mais espaços. Os kernels podem ser colados na área de texto usando Ctrl V. Verificando Normalizar O kernel faz com que cada coeficiente seja dividido pela soma dos coeficientes, preservando o brilho da imagem. O kernel mostrado é um hatrdquo ldquoMexican de 9 9, que faz tanto a suavização ea detecção de borda em uma operação. Observe que os kernels podem ser salvos como um arquivo de texto clicando no botão lsquoSave rsquo, exibido como uma imagem usando a imagem de texto de importação de texto de arquivo. Dimensionado para um tamanho razoável usando Image Adjust Size e plotado usando Analyse Surface Plot 29.11.2 Gaussian Blur Este filtro usa convolução com uma função Gaussiana para suavização 37. Sigma é o raio de decaimento para e 0,5 (61), ou seja, o desvio padrão () do Gaussiano (este é o mesmo que no Adobe Photoshop., Mas diferente das versões ImageJ até 1,38q, em que o raio foi de 2,5 (ver GaussianBlur. java ). Like all ImageJ convolution operations, it assumes that out-of-image pixels have a value equal to the nearest edge pixel. This gives higher weight to edge pixels than pixels inside the image, and higher weight to corner pixels than non - corner pixels at the edge. Thus, when smoothing with very high blur radius, the output will be dominated by the edge pixels and especially the corner pixels (in the extreme case, with a blur radius of eg 10 20. the image will be replaced by the average of the four corner pixels). For increased speed, except for small blur radii, the lines (rows or columns of the image) are downscaled before convolution and upscaled to their original length thereafter. 29.11.3 Gaussian Blur 3D This command calculates a three dimensional (3D) gaussian lowpass filter using a 3-D Gaussian. It works with Stacks and Hyperstacks but not single-slice Color Composite Images. Refer to Gaussian Blur for more information on sigma values. 29.11.4 Median Reduces noise in the active image by replacing each pixel with the median of the neighboring pixel values. 29.11.5 Mean Smooths the current image by replacing each pixel with the neighborhood mean. 29.11.6 Minimum This filter does grayscale erosion by replacing each pixel in the image with the smallest pixel value in that pixels neighborhood. 29.11.7 Maximum This filter does grayscale dilation by replacing each pixel in the image with the largest pixel value in that pixels neighborhood. 29.11.8 Unsharp Mask Sharpens and enhances edges by subtracting a blurred version of the image (the unsharp mask) from the original. Unsharp masking subtracts a blurred copy of the image and rescales the image to obtain the same contrast of large (low-frequency) structures as in the input image. This is equivalent to adding a high-pass filtered image and thus sharpens the image. Radius The standard deviation ( blur radius, cf. Gaussian Blur ) of the Gaussian blur that is subtracted. Increasing the Gaussian blur radius will increase contrast. Mask Weight Determines the strength of filtering, whereby MaskWeight 1 would be an infinite weight of the high-pass filtered image that is added. Increasing the Mask Weight value will provide additional edge enhancement. 29.11.9 Variance Highlights edges in the image by replacing each pixel with the neighborhood variance. 29.11.10 Show Circular Masks Generates a stack containing examples of the circular masks used by the Median . Mean . Minimum . Maximum . and Variance filters for various neighborhood sizes. 29.12 Batch This submenu allows the execution of commands in a series of images without manual intervention. Batch commands are non-recursive, i. e. they are applied to all the images of the chosen Input folder but not its subfolders. Nevertheless a directory hierarchy can be transversed using ImageJ macro language (cf. BatchProcessFolders macro). Three critical aspects to keep in mind when performing batch operations that modify processed images: Files can be easily overwritten since the batch processor will silently override existing files with the same name. The destination Output folder should have adequate disk space to receive the created images. In the case of non-native formats, batch operations will be influenced by the behavior of the reader plugin or library (cf. Non--native Formats ). 29.12.1 Measure This command measures all the images in a user-specified folder, by running the Analyze Measure m command in all images of the chosen directory. Note that measurements are performed on non thresholded images. In the case of TIFF images saved with active selections measurements are performed on the ROI and not the whole image. 29.12.2 Convert Batch converts and/or resizes multiple images from a specified folder. Input. Selects the source folder containing the images to be processed. Output. Selects the destination folder where the processed images will be stored. Output Format Specifies the output format that can be set to TIFF, 8-bit TIFF, JPEG, GIF, PNG, PGM, BMP, FITS, Text Image, ZIP or Raw (cf. Image Types and Formats and File Save As submenu). Interpolation The resampling method to be used in case Scale Factor is not 1.00 ( see Image Size and Image Scale E ). For better results, Average when downsizing is automatically selected when scaling down images. Scale Factor Specifies if images should be resized ( see Image Scale E ). 29.12.3 Macro Macro. Runs a macro over a specified folder. The last used macro is stored in the /ImageJ/macros/batchmacro. ijm file and remembered across restarts. Input. Selects the source folder containing the images to be processed. Output. Selects the destination folder where the processed images will be stored. Note that original files will not be saved if this field is left empty. Output Format Specifies the output format that can be set to TIFF, 8-bit TIFF, JPEG, GIF, PNG, PGM, BMP, FITS, Text Image, ZIP or Raw (cf. Image Types and Formats and File Save As submenu). Add Macro Code This drop-down menu contains macro snippets that can be combined to create the processing macro. Other statements can be pasted from the macro recorder or ImageJs editor while the dialog box is opened 38 . Previously written macros can be imported using Open When editing the macro beware of any statements that may interfere with the normal operation of the batch processor (such as Close() or Open() calls). Test Tests the macro on the first image of the Input folder (the processed image will be displayed). Open Imports previously written macros. Save Saves the assembled macro. 29.12.4 Virtual Stack This command, that shares the same interface of Batch Macro. Macro (cf. BatchProcesser. java ), allows virtual stack manipulations. Por exemplo. Cropping a virtual stack can be performed by executing the following steps: Open a virtual stack Run Process Batch Virtual Stack Select an Output folder and Output format Select lsquo Crop rsquo from the Add Macro Code drop-down menu Edit the macro code as needed and press the Test button to verify the macro Click Process to create the cropped virtual stack Note that cropped images are not loaded into memory but are saved to disk as they are cropped ( see Virtual Stacks ). 29.13 Image Calculator Performs arithmetic and logical operations between two images selected from popup menus described in the Image operations table. Image1 or both Image1 and Image2 can be stacks. If both are stacks, they must have the same number of slices. Image1 and Image2 do not have to be the same data type or the same size. With 32-bit (float) images, pixels resulting from division by zero are set to Infinity . or to NaN (Not a Number) if a zero pixel is divided by zero. The divide-by-zero value can be redefined in Edit Options Misc Operation Selects one of the thirteen available operators ( see Image operations ). Create New Window If checked, a new image is created to hold the result. If unchecked, the result of the operation is applied directly to Image1 . 32-bit (float) Result If checked, source images will be converted to 32-bit floating point before performing the operation. Table 6 Image Calculator operations . On these examples source and destination images (8-bit grayscale) are displayed with inverted LUTs (White 0 Black 255 ) (cf. Lookup Tables submenu). Note that calculations between images can also be performed using copy and paste and the Edit Paste Control command. 29.14 Subtract Background Removes smooth continuous backgrounds from gels and other images 39 . Based on the concept of the lsquorolling ballrsquo algorithm described in Sternberg Stanley, Biomedical image processing, IEEE Computer . Jan 1983). Imagine that the 2D grayscale image has a third dimension (height) by the image value at every point in the image, creating a surface. A ball of given radius is rolled over the bottom side of this surface the hull of the volume reachable by the ball is the background to be subtracted. Figure 35 Process Subtract Background This command uses a lsquosliding paraboloidrsquo or a legacy lsquorolling ballrsquo algorithm that can be used to correct uneven illuminated background as shown in the profiles ( Analyze Plot Profile k ) below each image. Rolling ball radius should be set to at least the size of the largest object that is not part of the background. Rolling Ball Radius The radius of curvature of the paraboloid. As a rule of thumb, for 8-bit or RGB images it should be at least as large as the radius of the largest object in the image that is not part of the background. Larger values will also work unless the background of the image is too uneven. For 16-bit and 32-bit images with pixel value ranges different from 0--255, the radius should be inversely proportional to the pixel value range (e. g. for 16-bit images (pixel values 0--65535), typical values of the radius are around 0.2 to 5). Light Background Allows the processing of images with bright background and dark objects. Separate Colors (RGB images only) If unchecked, the operation will only affect the brightness, leaving the hue and saturation untouched. Create Background (Dont Subtract) If checked, the output is not the image with the background subtracted but rather the background itself. This option is useful for examining the background created (in conjunction with the Preview option). Create Background can be also used for custom background subtraction algorithms where the image is duplicated and filtered (e. g. removing lsquoholesrsquo in the background) before creating the background and finally subtracting it with Process Image Calculator Sliding Paraboloid If checked, the lsquorolling ballrsquo is replaced by a paraboloid that has the same curvature at the apex as a ball of that radius. This option allows any value of the radius gt 0.0001 (the lsquorolling ballrsquo algorithm requires a radius of at least 1). The lsquosliding paraboloidrsquo typically produces more reliable corrections since the lsquorolling ballrsquo, a legacy algorithm (only kept for backward compatibility), is prone to edge artifacts. To reduce the computing time the lsquorolling ballrsquo algorithm downscales the image in a inconsistent way. The lsquosliding paraboloidrsquo algorithm does not use downscaling and thus produces no downscaling artifacts. Nevertheless, the lsquosliding paraboloidrsquo is also an approximation, since it does not use a de facto paraboloid (an exact implementation would require a great computing effort) but it rather slides parabolae in different directions over the image. Disable Smoothing For calculating the background (lsquorolling the ballrsquo), images are maximum-filtered (3 3 pixels) to remove outliers such as dust and then smoothed to reduce noise (average over (3 3 pixels). With Disable Smoothing checked, the unmodified image data are used for creating the background. Check this option to make sure that the image data after subtraction will never be below the background. 29.15 Repeat Command R Reruns the previous command. The Edit Undo and File Open commands are skipped.