Média Móvel Stack Da Imagej

Limite Automático Este plugin binariza imagens de 8 e 16 bits usando vários métodos de limiar globais (com base em histograma). A fase segmentada é sempre mostrada como branca (255). Para o limiar local, em vez de global, veja o plug-in Automático Local Limiar. ImageJ. Requer v1.42m ou mais recente. Copie o arquivo AutoThreshold. jar do mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar na pasta ImageJPlugins e reinicie ImageJ ou execute o comando Menus de atualização de ajuda. Depois disso, um novo comando deve aparecer no Ajuste Automático do Ajuste da Imagem. Fiji. Este plugin é parte da distribuição de 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). Definir Limite em vez de Limite (imagens únicas) define o LUT limiar, sem alterar os dados de pixel. 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, depois calcula o limite com base nesse histograma e finalmente binariza todas as fatias com esse valor único. Selecionar esta opção também seleciona a opção Stack acima automaticamente. 1. Este plugin é acessado através da entrada do menu Limite Automático da Imagem, no entanto, os métodos de limiar foram também parcialmente implementados no applet do Thresholder ImageJs acessível através do Limite de Ajuste de Imagem. Entrada do 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 é encadernado para incluir apenas o intervalo de caixas que contêm dados (e evite 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 onde apenas 1 fatia é limiar, o resultado ainda é um recipiente de 16 bits com a fase limite definida como branco 65535. Isso é para manter os dados intocados nas restantes fatias. A opção Try to retira o formato de 16 bits para ainda mostrar as imagens com métodos que podem não conseguir obter um limite. Imagens e pilhas que são impossíveis de limiar permanecem inalteradas. 4. A mesma imagem em 8 e 16 bits (sem dimensionamento) 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 limiar semelhante (dentro de 2 níveis de escala de cinza 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 em fundo preto. O método IsoData também é conhecido como interoperabilidade iterativa. Implementos Huangs método de limiar difuso. 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 rodagem 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 baseado 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 limiar e pixels acima são calculadas. As médias desses dois valores são calculadas, o limite é incrementado e o processo é repetido até o limite ser maior do que a média composta. Ou seja, existem várias implementações deste método. Veja o código-fonte para outros comentários. Implementos Lis Minimum Cross Entropy thresholding method baseado na versão iterativa (2ª referência abaixo) do algoritmo. Li, CH amp Lee, CK (1993), Limite Mínimo de Entropia Transversal, Reconhecimento Padrão 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), Um Algoritmo Iterativo para Limite Mínimo de Entropia Transversal, Letras 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 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 5 e 6. Usa a média dos níveis de cinza como o limiar. Ele é usado por alguns outros métodos como um primeiro limite de suposição. Glasbey, CA (1993), Uma análise de algoritmos de limiar 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 relatado para a janela de registro e o resultado é padrão para a estimativa inicial do limite que é calculado usando o método Médio. 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. De acordo 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. O algoritmo de cluster 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. De acordo 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 nível 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 limiar entre o máximo e os extremos). Aqui, o algoritmo foi ampliado para encontrar em qual lado do máximo pico os dados vão mais longe e procura o limiar dentro desse maior alcance. Implementa o método de limiar Yens de: Ported from ME Celebis fourier0.8 rotinas 13 e 14.moving média na pilha algumas modificações das duas macros devem fazer o que você deseja. ----------------------------------------------- quotpaste macro com Misturar as slicesquot checkCurrentVersion () original getImageID () selectImage (original) para (i2iltnSlicesi) executar (quotSet Slice. Quot, quotslicequoti) executar (quotSelect Allquot) executar (quotCopyquot) executar (quotSet Slice. Quot, quotslicequot (i-1)) SetPasteMode (quotAveragequot) executar (quotPastequot) selectImage (original) executar (quotSet Slice. Quot, quotslicequotnSlices) executar (quotDelete Slicequot) executar (quotSet Slice. Quot, quotslicequot1) executar (quotState Slicequot) executar (quotBrightnessContrast. Quot) ---- -------------------------------------------------- ------------ macro Projeções de largura variável checkCurrentVersion () original getImageID () end nSlices () zdepth 4 projtype quot Intensidade Max ou Intensidade Média ou algum outro tipo para (i1ilt (end-zdepth) i) Pare i zdepth run (quotZ Project. Quot, quotstartquotiquot stopquotstopquot projectionquotprojtype) execute (quotSelect Allquot) execute (quotCopyquot) execute (quotClosequot) selectIma Execução ge (original) (quotSet Slice. Quot, quotslicequoti) run (quotPastequot) Às 12:20 PM 071107, você escreveu: gtHi, gt gtDoes alguém sabe como fazer a média móvel na direção z de um gtstack Agora o filtro médio móvel é para o plano x-y. Eu quero gtdo uma média móvel para cada pixel na direção z. Alguém pode me dizer como fazer isso com o ImageJ. Obrigado. Gt gtDa gt gt gt Obteve um impulso cerebral Recarregue com um jogo estimulante. Jogue gtnow club. livehome. aspxicidclubhotmailtextlink1 Michael Cammer Analytical Imaging Facility Albert Einstein Coll. De Med. URL: aecom. yu. eduaif Siga o link e você pode encontrar um Plugin chamado WalkingAverage. class. Isso deve fazer o que você está procurando. Arne Seitz, oficial científico Instalação de microscopia de luz avançada EMBL Heidelberg 49 6221 387 8467 ----- Ursprngliche Nachricht ----- Von: ImageJ Grupo de interesse mailto: email escondido Im Auftrag von Da NN Gesendet: Mittwoch, 11. Juli 2007 18 : 21 An: email escondido Betreff: média móvel na pilha Alguém sabe como fazer a média móvel na direção z de uma pilha Agora, o filtro médio móvel é para o plano xy. Eu quero fazer uma média móvel para cada pixel na direção z. Alguém pode me dizer como fazer isso com o ImageJ. Obrigado. Precisa de um aumento do cérebro Recarregar com um jogo estimulante. Jogue agora club. livehome. aspxicidclubhotmailtextlink1Eu planejo processar um número bastante grande de imagens e gostaria de fazer uma média a cada 5 imagens consecutivas. Minhas imagens são salvas como formato de arquivo. dm4. Essencialmente, eu quero produzir uma única saída de imagem média para cada 5 imagens que posso salvar. Então, por exemplo, se eu tivesse 400 imagens, gostaria de obter 80 imagens médias que representariam as 400 imagens. Estou ciente de que há o plugin do Running Z Projector, mas ele faz uma média de corrida e não me dá o número reduzido de imagens que estou procurando. Isso é algo que já foi feito antes Obrigado pela ajuda pedida 6 de novembro às 17:03