Sind Sie sicher, dass die kleinen und großen Bereiche, die Sie trennen möchten, Pixelintensitäten von 255 enthalten und der Hintergrund eine Intensität von 0 hat, so können Sie entweder Ihr Bild invertieren oder eine geeignete Schwelle festlegen (IJ. setThreshold (imp, 0, 128)). Und konvertiere sie dann in binär (IJ. run (imp, quotConvert to Maskquot, quotquot)). Ndash Jan Eglinger Okt 17 13 am 14:43 Suche nach morphologischen Operationen. In diesem Fall sind Sie an Open Operation interessiert. Das ist Mischung aus Erosion und Dilation. Für den Anfang kann ich Ihnen diese Anleitung empfehlen. Die Umsetzung dieser Filter ist ganz einfach. Wenn Sie über Leistung betroffen sind, sollten Sie in Filter Trennbarkeit zu suchen. Eine weitere Option wäre, OpenCV, die Java-API hat. Aber ich habe nur C-API verwendet, so sollten Sie die Dokumentation zu konsultieren. Antwortete ich eher mit MATLAB Builder JA. Es wickelt MATLAB-Funktionen, die außerhalb von MATLAB in einem Java-Programm verwendet werden, und Sie brauchen nicht MATLAB danach, um das Java-Programm auszuführen. Sie müssen eine MATLAB-Funktion erstellen: Wenn nur BWAREAOPEN, dann wickeln Sie es in Ihrer eigenen Funktion, Beispiel: Funktion aus mybwareaopen (in) Dann eine JAR-Datei mit MATLAB Builder JA und rufen Sie die mybwareaopen - Methode in java. This Untermenü enthält Befehle Die Helligkeit / Kontrast, Fenster / Ebene, Farbbalance, Schwellenwerte und Bild / Leinwandgröße anpassen. Verwenden Sie dieses Werkzeug, um die Helligkeit und den Kontrast des aktiven Bildes interaktiv zu verändern. Bei 8-Bit-Bildern werden Helligkeit und Kontrast durch Aktualisierung der image039s-Lookup-Tabelle (LUT) geändert, sodass Pixelwerte unverändert bleiben, bis die Apply-Taste gedrückt wird. Bei 16-Bit - und 32-Bit-Bildern wird die Anzeige durch Ändern der Zuordnung von Pixelwerten zu 8-Bit-Anzeigewerten aktualisiert, sodass auch Pixelpixelwerte unverändert bleiben. Die Helligkeit und der Kontrast von RGB-Bildern werden durch Ändern der Pixelwerte geändert. Drücken Sie shift-c, um das BampC-Fenster schnell und einfach zu öffnen. Ist er bereits geöffnet, wird er aktiviert. Das Liniendiagramm am oberen Rand des Fensters, das wir dem image039s-Histogramm überlagert haben, zeigt, wie Pixelwerte auf 8-Bit (0-255) Anzeigewerte abgebildet werden. Die beiden Zahlen unter dem Diagramm sind die minimalen und maximalen Pixelwerte. Diese beiden Werte definieren den Anzeigebereich oder das Fenster. ImageJ zeigt Bilder durch lineare Abbildung von Pixelwerten im Anzeigebereich an, um Werte im Bereich 0-255 anzuzeigen. Pixel mit einem Wert kleiner als das Minimum werden als schwarz dargestellt und diejenigen mit einem größeren Wert als weiß dargestellt. Es gibt vier Schieberegler. Minimum und Maximum steuern die unteren und oberen Grenzen des Anzeigebereichs. Helligkeit erhöht oder verringert die Bildhelligkeit durch Verschieben des Anzeigebereichs. Kontrast erhöht oder verringert den Kontrast durch Ändern der Breite des Anzeigebereichs. Je schmaler der Anzeigebereich, desto höher der Kontrast. Klicken Sie auf Auto. Und ImageJ optimiert automatisch Helligkeit und Kontrast basierend auf einer Analyse des image039s Histogramms. Erstellen Sie eine Auswahl, und das gesamte Bild wird basierend auf einer Analyse der Auswahl optimiert. Die Optimierung erfolgt, indem man einen kleinen Prozentsatz von Pixeln im Bild sättigen lässt (schwarz oder weiß dargestellt). Jeder zusätzliche Klick auf Auto erhöht die Anzahl der gesättigten Pixel und damit die Menge der Optimierung. Klicken Sie auf Zurücksetzen, um die ursprünglichen Helligkeits - und Kontrasteinstellungen wiederherzustellen. Der Anzeigebereich wird auf den gesamten Pixelwertbereich des Bildes eingestellt. Wenn der Befehlsrekorder ausgeführt wird, wird ein resetMinAndMax () - Makroaufruf generiert. Klicken Sie auf Set, um die minimalen und maximalen Anzeigebereichswerte in einem Dialogfeld einzugeben. Wenn der Befehlsrekorder ausgeführt wird, wird ein setMinAndMax () - Makroaufruf generiert. Überprüfen Sie Übertragen auf alle geöffneten Bilder, um diese Werte auf den Rest der aktuell geöffneten Bilder anzuwenden. Klicken Sie auf Anwenden, um die aktuelle Anzeigebereichszuordnungsfunktion auf die Pixeldaten anzuwenden. Wenn es eine Auswahl gibt, werden nur Pixel innerhalb der Auswahl geändert. Diese Option funktioniert derzeit nur mit 8-Bit-Bildern und Stacks und mit RGB-Stacks. Dies ist die einzige BampC-Option, die die Pixeldaten von Nicht-RGB-Bildern ändert. Für Composite-Bilder propagiert es den aktuellen image039s-Anzeigebereich auf die anderen Kanäle. Dieser Befehl ändert interaktiv das Fenster (Bereich von Minimum und Maximum) und Ebene (Position dieses Bereichs im Graustufen-Intensitätsraum) des aktiven Bildes. Klicken Sie auf Auto. Und ImageJ optimiert automatisch Fenster und Ebene basierend auf einer Analyse des image039s Histogramms. Erstellen Sie eine Auswahl, und das gesamte Bild wird basierend auf einer Analyse der Auswahl optimiert. Die Optimierung erfolgt, indem man einen kleinen Prozentsatz von Pixeln im Bild sättigen lässt (schwarz oder weiß dargestellt). Jeder zusätzliche Klick auf Auto erhöht die Anzahl der gesättigten Pixel und damit die Menge der Optimierung. Klicken Sie auf Zurücksetzen, um die ursprünglichen Helligkeits - und Kontrasteinstellungen wiederherzustellen. Der Anzeigebereich wird auf den gesamten Pixelwertbereich des Bildes eingestellt. Wenn der Befehlsrekorder ausgeführt wird, wird ein resetMinAndMax () - Makroaufruf generiert. Klicken Sie auf Set, um die Fensterebene (Mitte) und die Breitenwerte in einem Dialogfeld einzugeben. Wenn der Befehlsrekorder ausgeführt wird, wird ein setMinAndMax () - Makroaufruf generiert. Überprüfen Sie Übertragen auf alle geöffneten Bilder, um diese Werte auf den Rest der aktuell geöffneten Bilder anzuwenden. Für 8-Bit-Bilder (8-Bit-Graustufen, RGB-Bilder oder Stapel) klicken Sie auf Übernehmen, um die Bilddaten entsprechend den aktuellen Einstellungen zu ändern. In diesem Panel werden die Helligkeit und der Kontrast einer einzelnen Farbe eines Standard-RGB-Bildes (8 Bit pro Farbkanal) angepasst. Verwenden Sie die Auswahl, um festzulegen, welche Farbe eingestellt werden soll, das Histogramm wird für die ausgewählte Farbe gezeichnet. (Bei 48-Bit-Farbbildern, die als Stapel geladen werden, arbeitet auch das Tool "ImagegtAdjustgtBrightness / Contrast" auf Einzelstapel-Slices, d. h. Farben und die Farbeinstellungen des Color Balance-Bedienfelds werden ignoriert). Die Schieberegler Minimum und Maximum steuern die unteren und oberen Grenzen des Anzeigebereichs. Helligkeit erhöht oder verringert die Bildhelligkeit durch Verschieben des Anzeigebereichs. Klicken Sie auf Auto. Und ImageJ optimiert automatisch die Helligkeit und den Kontrast der ausgewählten Farbe anhand einer Analyse des image039s-Histogramms. Durch wiederholtes Klicken auf Auto wird der Anzeigebereich verkleinert, d. h. Kontrast und Farbsättigung erhöht. Reset stellt den Anzeigebereich auf 0-255 für Bilder mit 8 Bits pro Kanal oder den gesamten Anzeigebereich für 16-Bit - und 32-Bit-Bilder zurück. Klicken Sie auf Set, um die minimalen und maximalen Anzeigebereichswerte in einem Dialogfeld einzugeben. Überprüfen Sie Übertragen auf alle geöffneten Bilder, um diese Werte auf den Rest der aktuell geöffneten Bilder anzuwenden. Für 8-Bit-Bilder (8-Bit-Graustufen, RGB-Bilder oder Stapel) klicken Sie auf Übernehmen, um die Bilddaten entsprechend den aktuellen Einstellungen zu ändern. Beim Umschalten von einer Farbe zur anderen gehen die Änderungen, die an einer Farbe vorgenommen werden, verloren, wenn nicht auf Apply angeklickt wird. Verwenden Sie dieses Werkzeug, um interaktive untere und obere Schwellenwerte einzustellen, indem Sie das Bild in Merkmale von Interesse und Hintergrund segmentieren. Pixel mit Helligkeitswerten größer oder gleich dem unteren Grenzwert und kleiner oder gleich dem oberen Grenzwert werden rot dargestellt. Verwenden Sie AnalyzegtMeasure (mit Limit to Threshold in AnalyzegtSet Messungen überprüft), um die Aggregate der ausgewählten Features zu messen. Verwenden Sie AnalyzegtAnalyze Particles, um die Merkmale einzeln zu messen. Verwenden Sie das Zauberstab-Werkzeug, um ein einzelnes Merkmal zu skizzieren. Verwenden Sie den oberen Schieberegler, um den minimalen Grenzwert und den unteren Wert einzustellen, um das Maximum einzustellen. Halten Sie die Alt-Taste gedrückt, während Sie das Minimum einstellen, um ein Schwellenwertfenster mit fester Breite über den Grauwertbereich zu bewegen (ähnlich wie bei Level, oben). Die Auto-Taste stellt automatisch die Schwellenwerte basierend auf einer Analyse des Histogramms des aktuellen Bildes oder der Auswahl ein. Setzt die Schwellenwerte auf Schwarz und alle anderen Pixel auf Weiß. Wenn jedoch ProcessgtBinarygtOptionsgtBlack Background überprüft wird, werden die schwellenwertigen Pixel auf Weiß und alle anderen Pixel auf Schwarz gesetzt. Reset deaktiviert die Schwellenwertbildung und aktualisiert das Histogramm. Rot zeigt die Schwellenwerte in Rot an. Schwarzer Verstärker Weiß wechselt zu einem Modus, in dem die Funktionen schwarz und weiß dargestellt werden, während Over / Unde r Pixel in blau (niedriger als der untere Grenzwert) oder grau (größer als der maximale Grenzwert) anzeigt. Klicken Sie auf Set, um neue Schwellenwerte in ein Dialogfeld einzugeben. Skaliert das aktive Bild oder die Auswahl auf eine bestimmte Breite und Höhe in Pixeln. Überprüfen Sie Constrain Aspect Ratio, um ein Bild mit der angegebenen Breite zu erstellen und ImageJ die Höhe anzupassen, um das ursprüngliche Seitenverhältnis beizubehalten. Überprüfen Sie Interpolate, um die bilineare Interpolation zu verwenden. Setzen Sie die neue Breite auf 0, um ein Bild mit der angegebenen Höhe zu erstellen und ImageJ die Breite anpassen, um das ursprüngliche Seitenverhältnis beizubehalten. Ändert die Leinwandgröße eines Bildes oder Stapels, ohne das tatsächliche Bild zu skalieren. Breite und Höhe können entweder erweitert oder kontrahiert werden. Wenn die Leinwandgröße erhöht wird, wird der Rahmen mit der aktuellen Hintergrundfarbe gefüllt. Wenn Zero Fill markiert ist, wird der Rahmen mit Pixeln gefüllt, die einen Wert von Null haben. Verwenden Sie das Tool "ImagegtColorgtColor Picker", um die Hintergrundfarbe zu ändern. Die Position des alten Bildes innerhalb der neuen Leinwand kann auch angegeben werden (Mitte, Oben links usw.). Gui / image / adjust. txt middot Zuletzt geändert am: 2011/05/13 23:18 von awellsWhat die verschiedenen binären Befehle tun Dieses Untermenü enthält Befehle, die binäre (Schwarz-Weiß-) Bilder verarbeiten. Diese Befehle gehen davon aus, dass die Objekte standardmäßig schwarz sind und der Hintergrund weiß ist. In dieser FAQ wird beschrieben, wie Sie den Standardwert auf schwarzen Hintergrund und weiße Objekte setzen. Wandelt Bilder in Schwarzweißbilder um. Der Schwellwertpegel wird bestimmt, indem das Histogramm der aktuellen Auswahl oder des gesamten Bildes analysiert wird, wenn keine Auswahl vorhanden ist. Diese FAQ beschreibt den verwendeten Algorithmus. Wenn das Tool ImagegtAdjustgtThreshold aktiv ist, wird ein Dialogfeld geöffnet, in dem Sie festlegen können, welche Pixel auf die Hintergrundfarbe eingestellt sind und welche Vordergrundfarbe und ob der Hintergrund schwarz ist und der Vordergrund weiß ist. Bitte aktualisieren Sie die oben nicht vollständig korrekt Mit Stacks werden alle Bilder im Stack in binär mit dem berechneten Schwellenwert der aktuell angezeigten Scheibe konvertiert. Verwenden Sie das ConvertStackToBinary-Makro, um einen Stapel in binär mit lokal berechneten Schwellenwerten zu konvertieren. Wandelt Bilder in Schwarzweißbilder auf Grundlage der aktuellen Schwellenwerte um. Standardmäßig hat die Maske eine invertierende LUT (schwarz ist 255 und weiß ist 0), erzeugt aber schwarze Hintergrundbilder (0), wenn der schwarze Hintergrund im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions markiert ist. Bitte aktualisieren Sie die oben genannten nicht vollständig korrekt Bestimmt die lokalen Maxima in einem Bild und erstellt ein binäres (Masken-) Bild der gleichen Größe mit den Maxima oder einem segmentierten Teilchen pro Maximum, markiert. Für RGB-Bilder werden Maxima von Luminanz ausgewählt, wobei die Luminanz als gewichtetes oder ungewichtetes Mittel der Farben abhängig von den Einstellungen von EditgtOptionsgtConversions definiert ist. Dieser Befehl basiert auf einem Plugin von Michael Schmid. Ein Dialogfeld wird mit den folgenden Optionen angezeigt: Noise Tolerance - Maxima werden ignoriert, wenn sie sich nicht um mehr als diesen Wert von der Umgebung abheben (kalibrierte Einheiten für kalibrierte Bilder). Mit anderen Worten, eine Schwelle wird auf den Maximalwert minus Rauschtoleranz gesetzt und der zusammenhängende Bereich um das Maximum oberhalb der Schwelle analysiert. Für die Annahme eines Maximums darf dieser Bereich keinen Punkt mit einem höheren Wert als dem Maximum enthalten. Nur ein Maximum innerhalb dieses Bereichs wird akzeptiert. Einzelpunkte - Erstellt ein Ausgabebild mit einem einzelnen Punkt pro Maximum. Maxima Within Tolerance - Erstellt ein Ausgabebild mit allen Punkten innerhalb der Noise Tolerance für jedes Maximum. Segmentierte Partikel - Nehmen wir an, dass jedes Maximum zu einem Partikel gehört und das Bild durch einen auf die Werte des Bildes angewendeten Watershed-Algorithmus segmentiert (im Gegensatz zu ProcessgtBinarygtWaterhed, der die euklidische Distanzkarte verwendet). Punktauswahl - Zeigt eine Mehrpunktauswahl mit einem Punkt bei jedem Maximum an und erzeugt kein separates Ausgabebild. Anzahl - Zeigt die Anzahl der Maxima im Ergebnisfenster an und erzeugt kein Ausgabebild. Kante Maxima ausschließen - Schließt Maxima aus, wenn der Bereich innerhalb der Rauschtoleranz, der ein Maximum umgibt, den Rand des Bildes berührt (Rand der Auswahl spielt keine Rolle). Heller Hintergrund - Ermöglicht die Verarbeitung von Bildern mit hellem Hintergrund und dunklen Objekten. Oberhalb des unteren Schwellenwertes - (Diese Option erscheint nur für schwellwerte Bilder) Findet Maxima nur über dem unteren Schwellenwert. Der obere Schwellwert des Bildes wird ignoriert. Wenn Segmente als Ausgangstyp ausgewählt sind. Wird der Bereich unterhalb der unteren Schwelle als Hintergrund betrachtet. Diese Option funktioniert nur, wenn Maxima des Pixelwertes im mathematischen Sinne gefunden werden, d. h. dunkler Hintergrund und nicht invertierende LUT oder heller Hintergrund und invertierende LUT. Vorschaupunktauswahl - Zeigt die Maxima mit den aktuellen Parametern als Mehrpunktauswahl, die dem Bild überlagert ist. Wenn diese Option aktiviert ist, wird auch die Anzahl der gefundenen Maxima im Dialogfenster angezeigt. Für Ausgangstypen Einzelpunkte. Maxima innerhalb Toleranz und segmentierte Teilchen. Ausgabe ist ein binäres Bild mit Vordergrund 255 und Hintergrund 0, wobei eine invertierte oder normale LUT abhängig von der Option Schwarzer Hintergrund in ProcessgtBinarygtOptions verwendet wird. Die Anzahl der Partikel (wie von Analyze Particles erhalten) im Ausgabebild hängt nicht vom gewählten Output Type ab. Beachten Sie, dass segmentierte Partikel in der Regel zu Partikeln führen, die die Kante berühren, wenn Exclude Edge Maxima ausgewählt ist. Exclude Edge Maxima gilt für das Maximum, nicht für das Partikel. Finden Sie Maxima auf ein verrauschtes Bild mit verschiedenen Optionen angewendet (ausschließen Edge Maxima ausgewählt). Maxima funktioniert nicht auf Stapeln, aber das FindStackMaxima-Makro führt es auf allen Bildern in einem Stapel aus und erstellt einen zweiten Stapel, der die Ausgabebilder enthält. Ersetzt jedes Pixel mit dem minimalen (geringsten) Wert in der 3 × 3 Nachbarschaft. Mit binären Bildern werden Pixel von den Kanten von schwarzen Objekten entfernt. Ersetzt jedes Pixel mit dem maximalen (dunkelsten) Wert in der 3 × 3 Nachbarschaft. Bei binären Bildern werden Pixel an den Rändern von schwarzen Objekten hinzugefügt. Führt eine Erosionsoperation durch, gefolgt von einer Dilatation. Mit binären Bildern, glättet diese Objekte und entfernt isolierte Pixel. Führt einen Dilatationsvorgang durch, gefolgt von einer Erosion. Mit binären Bildern glättet diese Objekte und füllt sich in kleine Löcher. Der Befehl hat einen Tailing-Bindestrich, um ihn von der Datei zu schließen. Zeigt ein Dialogfenster an, das es erlaubt, mehrere Einstellungen, die von Befehlen im Untermenü Binär verwendet werden, zu ändern. Iterationen gibt an, wie oft Erosion, Dilatation, Öffnung und Schließung durchgeführt werden. Count gibt die Anzahl an benachbarten Hintergrundpixeln an, die erforderlich sind, bevor ein Pixel aus der Kante eines Objekts während der Erosion entfernt wird, und die Anzahl an benachbarten Vordergrundpixeln, die erforderlich sind, bevor ein Pixel dem Rand eines Objekts während der Dilatation hinzugefügt wird. Überprüfen Sie den schwarzen Hintergrund, wenn das Bild weiße Objekte auf einem schwarzen Hintergrund hat. Wenn Pad-Kanten beim Erodieren überprüft werden, erodiert ProcessgtBinarygtErode nicht von den Kanten des Bildes. Diese Einstellung wirkt sich auch auf ProcessgtBinarygtClose aus. Die von den Kanten erodiert wird, sofern dieses Kontrollkästchen nicht aktiviert ist. EDM Ausgang bestimmt den Ausgangstyp für die ProcessgtBinarygtDistance Map. Ultimative Punkte und Voronoi Befehle. Setzen Sie es, um für 8-Bit-Ausgabe zu überschreiben, die das Eingabebild 8-Bit überschreibt. 16-Bit oder 32-Bit für separate Ausgabebilder. 32-Bit-Ausgang hat eine Gleitpunktauflösung (Subpixel). Erzeugt eine 1 Pixel breite Kontur von Vorder - (Schwarz-) Objekten in einem Binärbild. Die Linie wird innerhalb des Objekts gezeichnet, d. h. auf vorherigen Vordergrundpixeln. Wiederholt entfernt Pixel von den Kanten von Objekten in einem binären Bild, bis sie auf einzelne Pixel breite Skelette reduziert werden. Objekte werden schwarz und weiß angenommen. Man beachte, dass es viele Skelettierungsalgorithmen gibt. Erzeugt eine Euklidische Distanzkarte (EDM). Jedes Vordergrundpixel in dem Binärbild wird durch einen Grauwert ersetzt, der gleich dem Abstand pixel039s von dem nächsten Hintergrundpixel ist. Verwenden Sie ProcessgtBinarygtOptions, um die Hintergrundfarbe (schwarz oder weiß) und den Ausgabetyp beim Auswählen von Überschreiben oder 8-Bit-Ausgabe festzulegen. Beachten Sie, dass Abstände, die größer als 255 sind, als 255 gekennzeichnet sind. Erzeugt die ultimativen erodierten Punkte (UEPs) des EDMs. Benötigt ein binäres Bild als Eingabe. Die UEPs stellen die Zentren von Partikeln dar, die durch Segmentierung getrennt würden. Der Grauwert des UEP039 ist gleich dem Radius des eingeschriebenen Kreises des entsprechenden Teilchens. Verwenden Sie ProcessgtBinarygtOptions, um die Hintergrundfarbe (schwarz oder weiß) und den Ausgabetyp festzulegen. Die Watershed-Segmentierung der Euklidischen Distanzkarte (EDM) ist eine Möglichkeit, Partikel, die sich berühren, automatisch voneinander zu trennen oder zu schneiden. (Watershed-Trennung eines Graustufenbildes ist über den Befehl Find Maxima verfügbar.) Der Watershed-Befehl erfordert ein binäres Bild, das schwarze Partikel auf einem weißen Hintergrund enthält. Es berechnet zunächst die euklidische Distanzkarte und findet die endgültig erodierten Punkte (UEPs). Es erweitert dann jede der UEPs (die Peaks oder lokalen Maxima der EDM) so weit wie möglich - entweder bis der Rand des Partikels erreicht ist, oder der Rand der Region eines anderen (wachsenden) UEP. Watershed-Segmentierung funktioniert am besten für glatte konvexe Objekte, die don039t überlappen zu viel. Hier ist eine Animation, die zeigt, wie Wasserscheide Segmentierung funktioniert. Spaltet das Bild durch Punktlinien mit gleichem Abstand zu den Rändern der beiden nächsten Partikel. Somit enthält die Voronoi-Zelle jedes Teilchens alle Punkte, die näher zu diesem Teilchen als jedes andere Teilchen sind. Für den Fall, dass die Teilchen einzelne Punkte sind, ist dies eine Voronoi-Tesselation (auch als Dirichlet-Tesselation bekannt). In der Ausgabe ist der Wert innerhalb der Voronoi-Zellen Null, wobei die Pixelwerte der Trennlinien zwischen den Zellen gleich dem Abstand zu den beiden nächsten Teilchen sind. Dies ähnelt einer medialen Achse Transformation des Hintergrunds, aber es gibt keine Linien in inneren Löcher der Partikel. Wählen Sie im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions den Ausgangstyp (Overwrite, 8 Bit, 16 Bit oder 32 Bit) und die Hintergrundfarbe (Schwarz oder Weiß für Eingang und Ausgang). Gui / process / binary. txt middot Zuletzt geändert: 2010/01/26 11:07 (extern editieren)
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