Imagej threshold binary options

Tem certeza de que as regiões pequenas e grandes que você deseja separar contêm intensidades de pixel de 255 eo fundo tem intensidades de 0 Se não, inverta sua imagem ou defina um limite adequado (IJ. setThreshold (imp, 0, 128)) E depois convertê-lo para binário (IJ. run (imp, quotConvert to Maskquot, quotquot)). Ndash Jan Eglinger Oct 17 13 at 14:43 Procurar operações morfológicas. Neste caso, você está interessado em Operação aberta. Que é mistura de Erosão e Dilatação. Para começar eu posso recomendar-lhe este guia. Implementar esses filtros é bastante fácil. Se você está preocupado com o desempenho, você deve olhar para a separabilidade do filtro. Outra opção seria usar OpenCV, que tem API Java. Mas eu só usei C API, então você deve consultar a documentação. Respondeu Oct 11 13 at 11:55 Id sugiro usar MATLAB Builder JA. Ele envolve funções MATLAB para ser usado fora do MATLAB em um programa Java e você não precisa MATLAB depois para executar o programa Java. Você precisa fazer uma função MATLAB: se apenas BWAREAOPEN, em seguida, envolvê-lo em sua própria função, exemplo: função mybwareaopen (in) Então, faça um arquivo JAR usando MATLAB Builder JA, e chamar o método mybwareaopen em java. This submenu contém comandos Que ajustam brilho / contraste, janela / nível, equilíbrio de cores, níveis de limiar e tamanho da imagem / canvas. Use esta ferramenta para alterar interativamente o brilho eo contraste da imagem ativa. Com imagens de 8 bits, o brilho e o contraste são alterados atualizando a tabela de pesquisa da imagem (LUT), de modo que os valores de pixel permanecem inalterados até que o botão Aplicar seja 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 pixels de pixel também são inalterados. O brilho eo 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 será ativado. O gráfico de linha na parte superior da janela, que nos sobrepõe no histograma da imagem, mostra como os valores de pixel são mapeados para valores de exibição de 8 bits (0-255). Os dois números sob o gráfico são os valores mínimos e máximos de pixel exibidos. Estes dois valores definem o intervalo de exibição, ou janela. ImageJ exibe imagens por mapeamento linear de valores de pixel no intervalo de exibição para exibir valores no intervalo 0-255. Pixels com um valor menor que o mínimo são exibidos como preto e aqueles com um valor maior que o máximo são exibidos como branco. Há quatro controles deslizantes. Mínimo e Máximo controlam os limites inferior e superior do intervalo de exibição. O brilho aumenta ou diminui o brilho da imagem movendo o intervalo do visor. O contraste aumenta ou diminui o contraste variando a largura do intervalo de exibição. Quanto mais estreita 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 imagem. Crie uma seleção ea imagem inteira será otimizada com base em uma análise da seleção. A otimização é feita permitindo que uma pequena porcentagem de pixels na imagem fique 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. O intervalo de exibição é definido para o intervalo de valores de pixel completo da imagem. Uma chamada de macro resetMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver em execução. Clique em Definir para introduzir os valores mínimo e máximo de intervalo de visualização numa caixa de diálogo. Uma chamada de macro setMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver em execução. Marque Propagate em todas as imagens abertas para aplicar esses valores ao restante das imagens abertas atualmente. Clique em Aplicar para aplicar a função de mapeamento de intervalo de exibição atual aos dados de pixel. Se houver uma seleção, somente os pixels dentro da seleção serão 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 pixel de imagens não RGB. Para imagens compostas, ele propaga o intervalo de exibição da imagem atual para os outros canais. Esse comando altera interativamente a janela (intervalo mínimo e máximo) e nível (posição desse intervalo no espaço de intensidade de escala de cinza) da imagem ativa Clique em Auto. E ImageJ automaticamente otimizará janela e nível com base em uma análise do histograma image039s. Crie uma seleção ea imagem inteira será otimizada com base em uma análise da seleção. A otimização é feita permitindo que uma pequena porcentagem de pixels na imagem fique 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. O intervalo de exibição é definido para o intervalo de valores de pixel completo da imagem. Uma chamada de macro resetMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver em execução. Clique em Definir para entrar os valores de nível de janela (centro) e largura em uma caixa de diálogo. Uma chamada de macro setMinAndMax () é gerada se o gravador de comandos estiver em execução. Marque Propagate em todas as imagens abertas para aplicar esses valores ao restante das imagens abertas atualmente. Para imagens de 8 bits (escala de cinza de 8 bits, imagens RGB ou pilhas), clique em Aplicar para modificar os dados da imagem para refletir as configurações atuais. Este painel ajusta o brilho eo contraste de uma única cor de uma imagem RGB padrão (8 bits por canal de cor). Use a seleção para especificar qual cor será ajustada eo histograma é desenhado para a cor selecionada. (Para imagens em cores de 48 bits que são carregadas como pilha, a ferramenta ImagegtAdjustgtBrightness / Contrast também funciona em fatias de pilha única, ou seja, cores e as configurações de cores do painel Equilíbrio de cores 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 o intervalo do visor. Clique em Auto. E ImageJ otimizará automaticamente o brilho eo contraste da cor selecionada com base em uma análise do histograma da imagem. Repetido clicando em Auto diminui o intervalo de exibição, isto é, aumenta o contraste ea saturação de cor. Reset reverte o intervalo 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 introduzir os valores mínimo e máximo de intervalo de visualização numa caixa de diálogo. Marque Propagate em todas as imagens abertas para aplicar esses valores ao restante das imagens abertas atualmente. Para imagens de 8 bits (escala de cinza 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 clicar em Apply. Utilize esta ferramenta para definir interactivamente valores de limiar inferior e superior, segmentando a imagem em características de interesse e de fundo. Os pixels com valores de brilho maiores ou iguais ao limiar inferior e menores ou iguais ao limite superior são exibidos em vermelho. Use AnalyzegtMeasure (com Limite para Limiar no AnalyzegtSet Medidas verificadas) para medir o agregado dos recursos selecionados. Use AnalyzegtAnalyze Partículas para medir recursos individualmente. Use a ferramenta varinha para delinear um único recurso. Use o controle deslizante superior para ajustar o valor mínimo de limiar eo inferior para ajustar o máximo. Mantenha pressionada a tecla Alt enquanto ajusta o mínimo para mover uma janela de thresholding de largura fixa em toda a faixa de valores de cinza (semelhante a Level, acima). O botão Auto define automaticamente os níveis de limiar com base numa análise do histograma da imagem ou selecção actual. Aplique conjuntos de pixels limiar para preto e todos os outros pixels para branco. No entanto, se ProcessgtBinarygtOptionsgtBlack Background estiver marcada, os pixels limiarizados serão definidos como branco e todos os outros pixels serão negros. Reset desabilita o thresholding e atualiza o histograma. Vermelho mostra os valores limiarizados em vermelho. Black amp White muda para um modo onde os recursos são exibidos em preto e fundo em branco, enquanto Over / Unde r mostra pixels em azul (inferior ao limite baixo) ou em cinza (maior do que o valor limite máximo). Clique em Set para inserir novos níveis de limite em uma caixa de diálogo. Ajusta a imagem ativa ou a seleção para uma largura e altura especificadas em pixels. Verifique Restringir aspect Ratio para criar uma imagem com a Largura especificada e ter ImageJ ajustar a Altura para manter a relação 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 ajustar a largura para manter a proporção original. Altera o tamanho da tela de uma imagem ou pilha sem dimensionar a imagem real. A Largura e a Altura podem ser expandidas ou contraídas. Se o tamanho da tela for aumentado, a borda será preenchida com a cor de fundo atual. Ou, se Zero Fill estiver marcado, a borda será preenchida com pixels que têm um valor de zero. Use a ferramenta ImageGtColorgtColor Picker para alterar a cor do plano de fundo. A posição da imagem antiga dentro da nova tela também pode ser especificada (Centro, Superior Esquerda, etc.). Gui / image / adjust. txt middot Última modificação: 2017/05/13 23:18 por awellsQue fazem os diferentes comandos binários fazer 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: 2010/01/26 11:07 (edição externa)