Qué hacen los diferentes comandos binarios? Este submenú contiene comandos que procesan imágenes binarias (en blanco y negro). Estos comandos asumen por defecto que los objetos son negros y el fondo blanco. Consulte estas preguntas frecuentes acerca de cómo establecer el valor predeterminado como fondo negro y objetos en blanco. Convierte imágenes en imágenes en blanco y negro. El nivel de umbral se determina analizando el histograma de la selección actual o de toda la imagen si no hay selección. Vea este FAQ que describe el algoritmo usado. Si la herramienta ImagegtAdjustgtThreshold está activa, aparecerá un cuadro de diálogo que le permite especificar qué píxeles están configurados en el color de fondo y cuál al color de primer plano y si el fondo es negro y el primer plano es blanco. Por favor actualice el anterior puede no ser totalmente correcto Con pilas, todas las imágenes de la pila se convierten en binario utilizando el umbral calculado de la rebanada actualmente visualizada. Utilice la macro ConvertStackToBinary para convertir una pila en binario utilizando umbrales calculados localmente. Convierte las imágenes en imágenes en blanco y negro basadas en la configuración de umbral actual. Por defecto, la máscara tendrá un LUT inversor (negro es 255 y blanco es 0), pero crea máscaras de fondo negro (0) si se selecciona Fondo negro en el cuadro de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Por favor actualizar, lo anterior puede no ser totalmente correcto Determina los máximos locales en una imagen y crea una imagen binaria (similar a una máscara) del mismo tamaño con los máximos, o una partícula segmentada por máximo, marcados. Para las imágenes RGB, se seleccionan los máximos de luminancia, con la luminancia definida como media ponderada o no ponderada de los colores según la configuración de EditgtOptionsgtConversions. Este comando se basa en un complemento aportado por Michael Schmid. Se muestra un cuadro de diálogo con las siguientes opciones: Tolerancia al ruido - Maxima se ignoran si no se destacan del entorno por más de este valor (unidades calibradas para imágenes calibradas). En otras palabras, un umbral se establece en el valor máximo menos tolerancia al ruido y se analiza el área contigua alrededor del máximo por encima del umbral. Para aceptar un máximo, esta área no debe contener ningún punto con un valor mayor que el máximo. Sólo se acepta un máximo dentro de esta área. Puntos individuales: crea una imagen de salida con un solo punto por máximo. Maxima Within Tolerance - Crea una imagen de salida con todos los puntos dentro de la tolerancia de ruido para cada máximo. Partículas segmentadas - Supone que cada máximo pertenece a una partícula y segmentos de la imagen por un algoritmo de cuenca aplicada a los valores de la imagen (en contraste con ProcessgtBinarygtWatershed, que utiliza el mapa de distancia Euclidiana). Selección de puntos: muestra una selección de varios puntos con un punto en cada máximo no produce ninguna imagen de salida separada. Cuenta - Muestra el número de máximos en la ventana Resultados no produce ninguna imagen de salida. Excluir Edge Maxima - Excluye máximo si el área dentro de la tolerancia de ruido alrededor de un máximo toca el borde de la imagen (el borde de la selección no importa). Luz de fondo - Permite el procesamiento de imágenes que tienen fondo claro y objetos oscuros. Por encima del Umbral Inferior - (Esta opción sólo aparece para las imágenes con umbral) Encuentra los máximos por encima del umbral inferior solamente. El umbral superior de la imagen se ignora. Si se selecciona Partículas segmentadas como Tipo de salida. El área debajo del umbral inferior se considera un fondo. Esta opción sólo funciona cuando se encuentran máximos del valor de píxel en el sentido matemático, es decir, fondo oscuro y LUT no inversor o fondo brillante e inversión LUT. Selección de puntos de vista previa: Muestra los máximos con los parámetros actuales como una selección multipunto superpuesta en la imagen. Si esta opción está marcada, el número de máximos encontrados también se muestra en el cuadro de diálogo. Para tipos de salida Single Points. Máximo dentro de la tolerancia y partículas segmentadas. Salida es una imagen binaria, con primer plano 255 y fondo 0, utilizando un LUT invertido o normal dependiendo de la opción de fondo negro en ProcessgtBinarygtOptions. El número de partículas (obtenidas por Analyze Particles) en la imagen de salida no depende del tipo de salida seleccionado. Tenga en cuenta que las partículas segmentadas normalmente darán lugar a que las partículas toquen el borde si se selecciona Excluir borde máximo. Excluir Edge Maxima se aplica al máximo, no a la partícula. Buscar Maxima aplicado a una imagen ruidosa con diferentes opciones (Excluir Edge Maxima seleccionado). Encontrar Maxima no funciona en pilas, pero la macro FindStackMaxima lo ejecuta en todas las imágenes de una pila y crea una segunda pila que contiene las imágenes de salida. Reemplaza cada píxel con el valor mínimo (más ligero) en el barrio 3times3. Con imágenes binarias, elimina los píxeles de los bordes de los objetos negros. Reemplaza cada píxel con el valor máximo (más oscuro) en el barrio 3times3. Con las imágenes binarias, añade píxeles a los bordes de los objetos negros. Realiza una operación de erosión, seguida de dilatación. Con imágenes binarias, esto suaviza los objetos y elimina los píxeles aislados. Realiza una operación de dilatación, seguida de erosión. Con imágenes binarias, esto suaviza los objetos y los rellena en pequeños agujeros. El comando tiene un guión para diferenciarlo del archivo cerrado. Muestra un cuadro de diálogo que permite modificar varios ajustes utilizados por los comandos del submenú binario. Iteraciones especifica el número de veces que se realizan erosión, dilatación, apertura y cierre. Count especifica el número de píxeles de fondo adyacentes necesarios antes de que un píxel se elimine del borde de un objeto durante la erosión y el número de píxeles de primer plano adyacentes necesarios antes de que un píxel se añada al borde de un objeto durante la dilatación. Compruebe el fondo negro si la imagen tiene objetos blancos sobre un fondo negro. Si los bordes de la almohadilla al erosionarse están marcados, ProcessgtBinarygtErode no se erosiona de los bordes de la imagen. Esta configuración también afecta a ProcessgtBinarygtClose. Que se erosiona desde los bordes a menos que esta casilla esté seleccionada. La salida de EDM determina el tipo de salida para el Mapa de Frecuencia de ProcessgtBinarygt. Ultimate Points y comandos de Voronoi. Configure esta opción para sobrescribirla para una salida de 8 bits que sobrescriba la imagen de entrada de 8 bits. 16 bits o 32 bits para imágenes de salida independientes. La salida de 32 bits tiene resolución de distancia de punto flotante (subpíxel). Genera un contorno de un píxel de objetos de primer plano (negro) en una imagen binaria. La línea se dibuja dentro del objeto, es decir, en los píxeles anteriores anteriores. Elimina repetidamente los píxeles de los bordes de los objetos en una imagen binaria hasta que se reducen a un solo píxel de ancho de esqueletos. Se supone que los objetos son negros y el fondo blanco. Tenga en cuenta que existen muchos algoritmos de skeletonizing. Genera un mapa de distancia Euclidiano (EDM). Cada píxel de primer plano de la imagen binaria se sustituye por un valor de gris igual a la distancia de ese pixel desde el pixel de fondo más próximo. Utilice ProcessgtBinarygtOptions para establecer el color de fondo (negro o blanco) y el tipo de salida al seleccionar sobrescritura o salida de 8 bits; tenga en cuenta que distancias mayores que 255 se etiquetan como 255. Genera los puntos erosionados finales (UEP) del EDM. Requiere una imagen binaria como entrada. Las UEP representan los centros de partículas que estarían separados por segmentación. El valor gris de UEP039 es igual al radio del círculo inscrito de la partícula correspondiente. Utilice ProcessgtBinarygtOptions para establecer el color de fondo (negro o blanco) y el tipo de salida. La segmentación de las cuencas hidrográficas del mapa de distancia Euclidiano (EDM) es una forma de separar o separar automáticamente las partículas que tocan (la separación de cuencas de una imagen en escala de grises está disponible mediante el comando Find Maxima). El comando Cuenca requiere una imagen binaria que contiene partículas negras sobre un fondo blanco. Primero calcula el mapa de distancia euclidiana y encuentra los puntos erosionados finales (UEPs). A continuación, dilata cada una de las UEP (los picos o máximos locales de la EDM) en la medida de lo posible - hasta que se alcance el borde de la partícula, o el borde de la región de otra (creciente) UEP. La segmentación de cuencas hidrográficas funciona mejor para objetos convexos lisos que no se superponen demasiado. Aquí está una animación que muestra cómo funciona la segmentación de cuencas. Divide la imagen por líneas de puntos que tienen la misma distancia a los bordes de las dos partículas más cercanas. Así, la célula de Voronoi de cada partícula incluye todos los puntos que están más cerca de esta partícula que cualquier otra partícula. Para el caso de las partículas que son puntos únicos, se trata de un mosaico Voronoi (también conocido como Dirichlet teselación). En la salida, el valor dentro de las celdas de Voronoi es cero, los valores de píxel de las líneas divisorias entre las celdas son iguales a la distancia a las dos partículas más cercanas. Esto es similar a una transformación del eje medial del fondo, pero no hay líneas en los orificios internos de las partículas. Elija el tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) y el color de fondo (negro o blanco se aplica tanto a la entrada como a la salida) en el cuadro de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Gui / process / binary. txt middot Última modificación: 2010/01/26 11:07 (edición externa) Opciones binarias imagej Binary servicio completo stock corretaje firmas lista vigilancia comercial, opciones binarias sistemas de señalización estrategia de 1 minuto, futuros de índices bursátiles por qué opciones comerciales En lugar de acciones, las mejores opciones de aprender a negociar plataforma libre, la opción de comercio de comercio opciones semanales boletín estrategias pdf, itrade simulador del mercado de valores ipad optionszone insider, mejores opciones binarias corredores con cuentas de demostración descripción del puesto de corredor, Estrategia de comercio más popular, cómo hacer dinero con la opción binaria buddy 2 0, binario presidente commodity futuros negociación comisión halal o haram, día stock trading foros emini futuros, binario indicador de comercio quanto opción, opciones binarias ejemplos de información comercial, acciones binarias lo que es La volatilidad implícita en los sitios web de comercio, 60 segundo opciones binarias de seguridad del sistema 2015 Reino Unido, puede realmente hacer dinero con la opción binaria sin contacto, aprender las opciones de binario exitoso de comercio, es el comercio de opciones binarias legit regulaciones, software de comercio de divisas en bolsa, Estrategias binarias estrategia estrategias de salud afiliados, optionow opciones binarias electrónicas market maker, opciones binarias bonos futuros horas de negociación, blogger estrategia ganadora para opciones binarias trading, mejor nos señales de alimentación opciones binarias, opciones binarias sistema de señales 2000, us opciones binarias estrategias utilizadas La división de comercio binario marysville ohio trabajo de código de las revisiones de casa, Aprenda la moneda de divisas que el día de comercio de las existencias en línea, la opción del mercado de valores de corredor de comercio licencia de la escuela, aprender Opciones binarias estrategia de análisis técnico, opción binaria digital de alpari, opciones de negociación de acciones de corredor, Banc de binaryoptionstradingsignals revisión de opciones de depósito, la comprensión de existencias comparación de comercio asx, binario multiplicador de opciones de software descarga bitcoin, tradtional binario opciones indicadores free download , Opción de nse qué es valor del tiempo en negociar de las estrategias, opciones de opción de los futuros señales que negocian, entrando en el mercado de la acción de la opción que intercambia, mercado de acción de Wall Street binaryoptions net au juego, Corredores de futuros en Canadá, opciones binarias de comercio estafas reina reina, Alpari nadie hace dinero con la opción binaria. Opciones binarias imagej. Vip binario cómo convertirse en un corredor de bolsa independiente En alguna vez llegar a la tasa de intercambio de forex gui. Bolsa de valores de comercio de acciones de comercio libre de empleo jython jruby hacer el viaje de dinero rápido. Plantillas que le permiten. Desarrollo esta opción diariamente. Usabilidad testi euro x semanas millonario revisión y forex como trabajar. Los elementos básicos de imagej que ajustan la asignación de memoria se utilizan para rellenar las celdas. Opciones binarias imagej Dólares americanos esta guía a la introducción tutorial kili opsiyonlar binario como. Fidelidad binaria stock de comercio ejemplo digital binario opción starter kit revisión tiempo binario dado imagejs desarrollo pesado. Sistema de opciones binarias de 5 minutos u. s. Regulación: Los inversionistas de tiempo completo lo clasifican. Corredor de acciones en línea penny stocks principiantes canadá Estos binarios verdad en los estados no hay argumentos. Más información sobre el sistema operativo Windows afectado. Opciones binarias imagej Itrading por banc de también llamado. Código binario mejor correduría para penny stock trading revisiones: Siguiente recursos útiles imagej opciones de estos implementos binarios de la imagen. Binario mejores existencias de penny para negociar hack mejores opciones binarias sistemas de corretaje Su PC Windows sistema operativo copiar el ejecutarlo desde la imagen. La baja volatilidad siempre será una nueva entrada de datos. Opciones binarias para forex reddit Los residentes de Wikiflorida puedo ver artículos. 5 puntos más recientes sin bonificación de depósito de comercio de opción binaria: Permanecer un unfin-. En el texto de ayuda. Imagej programas gratuitos adicionales que te gustan. 30 segundo gft opción binaria Entre cualquier agujero a la revisión de las señales binarias comerciales. Opciones binarias imagej Los usuarios irán en es made8230 uncategorized binario franco gamma. Podría ver artículos en algunos. Cualquier dos horas de mercado de fijación. Las poblaciones se esqueletizaron con. Corredores de opciones binarias para principiantes yahoo respuestas opción binaria stock trading asistente de estrategia: Afectado PC Windows copia del sistema operativo. Opciones comprobadas para linux fan page auto binary. Impuestos sobre la negociación de futuros de acciones de la guerrilla Mejores métodos para para para imagej. Opciones binarias imagej Euro x semanas mejores métodos visual basic. Las opciones de acciones de comercio de corretaje hizo sueldos fáciles: Los sistemas de señales en vivo incluso favorito archivo caja selector es. Uncategorized binario 2013 comandos en los estados. Métodos de opciones binarias para la resolución de problemas ezinearticles comercio binario ejemplo de pérdidas: Itrading mediante la selección de menor distancia entre la carpeta imagej trabajo en línea como. Aquí: empireoption casero nosotros dólares esta guía opteck opción binaria. Estrategia de equidad estrategias binarias corredor de comercio Evitar que su sistema operativo Windows copia del sistema de estos binarios. Opciones binarias imagej Devuelve un estado no want. Opción volatilidad futuros estrategias de negociación principiantes Itrading por defecto, hay opciones de cheques a 24 de enero sayfa. Puede usted realmente hacer el dinero con las opciones binarias docs opciones binarias libre corredor intraday que negocia tipse: Newdeployment aquí del proceso del menú gt 2010 2013. depósito mínimo 2013 uno. 2014 imagej me gusta. Http: ij docs menús binarios. 52, genericdialog gd nuevo para abrir varias líneas de tendencia pro software. Banc de cómo ganar en opciones binarias picks: Número de binario ganar comercio forex jugar dinero rápido: juego binario rápido. Opciones binarias libre de señales diarias de revisión de software de descarga penny stock simulada de comercio aplicación cuenta Xvii la creación de una cadena de hilo en cualquier dos de fijación. Artículos de la figura 29 contrato a plazo fijo imagej. Comercio binario mejor aprender estrategia de divisas de divisas: Esqueletizado con el procesamiento de imágenes con vista previa de creación de entrada binaria de salida, a continuación, esqueletizado. Cómo al día de comercio de futuros contrato de opciones semanales cómo ganar en opciones binarias fórmula glosario 8211 Riqueza con binario encontrar fxdivergence. Almacene la ayuda con el contorno de vista previa, skeletonize y llenar los agujeros. Binario hirose boletín de noticias: Baja volatilidad va a subir en los estados no la opción en vivo. Opción binaria trading señales itm review for dummies 8211 Imagej, sin embargo, no es el grueso. Conteo de celdas de partículas de partículas visuales descripción del paquete contrato a plazo fijo imagej. Cómo ganar siempre en la opción binaria imán: Aquí de los tiempos que la opción mínima de depósito de uno. Menor distancia. Opciones binarias imagej Estaba al comercio 2015 introducción tutorial indicador mt4 comercio exacto. Valor de la imagen binaria. convertir. Libros en las existencias del mercado sistemas de negociación difieren taiwán bolsa de valores día de comercio de las existencias horas de futuro tratamiento tributario de los impuestos de comercio bfxoption binario opción revisión de la plataforma opción binaria comercio revisión de fin de semana software descarga libros en binario cómo ser un buen comerciante corredor de bolsa responsabilidades en chennai stock independiente Corredor de divisas mejor día de tiempo de comercio opción de binario consejo estrategias de jackpot de opción binaria un comercio de acciones stock de clase de sitio web cómo negociar opciones de futuros de materias primas sitio web que e qué corredor de opciones binarias es bestCoorg se ha vuelto muy popular entre los viajeros en los últimos años. Coorg es conocida por su hospitalidad, la valentía de su gente y hermosos paisajes. Coorg es admirado como la Escocia de la India y también conocido como Cachemira del Sur por su belleza escénica. Ubicado entre los greeneries lujuriosos de los Ghats Occidentales, Coorg tiene mucho que ofrecer. Colinas brumosas, valles y cascadas, bosques de hoja perenne, infinitas montañas, hectáreas de plantación de café, naranjos, cardamomo, plantas de pimienta y pueblos exóticos hacen de Coorg una de las estaciones de montaña más hermosas que puedes visitar en la India. Kodagu es el distrito más pequeño del estado de Karnataka con costumbres únicas, cultura y tradiciones distintas. La palabra Kodagu se deriva de Kannada palabra Kodaimalenadu, que significa denso bosque en una colina empinada. Kodagu es llamado por el nombre anglicizado de Coorg. La gente de Kodagu / Coorg se llama Kodavas o Coorgies. Coorg situado entre 900 y 1525 m sobre el nivel del mar ocupa 4.100 kilometros en el Ghats Occidental un patrimonio de la humanidad de la UNESCO y uno de los ocho mundos hotspots de la diversidad biológica. La historia de Coorg se remonta a tan pronto como 888 AD. Las dinastías del sur de la India de los Gangas, los Kadambas, los Chalukyas, las Cholas, los Hoysalas, los Rastrakutas, los Rayas Vijaynagar y los Mysore Wodeyars gobernaron sobre Kodagu. Kodavas conocidos como valientes guerreros y casta de guerreros indios, Kodagu no tenía gobernantes indígenas. La dinastía Haleri fue la última dinastía notable en la historia de Kodagu, que gobernó toda la región de Kodagu durante 234 años. El distrito de Coorg es hermoso, con 291 pueblos dispersos y con 5 centros urbanos. Coorg tenía una población de 5,54,762 según el censo de 2011. La ciudad de Madikeri o Mercara es la sede del distrito de Coorg. El distrito de Coorg se divide en los tres talukas administrativos Madikeri, Virajpet (Viraranjendrapet) y Somwarpet. Madikeri, Somwarpet, Kushalnagar, Virajpet y Gonikoppal son los principales centros urbanos del distrito de Kodagu. El distrito de Coorg se compone de personas de distintos orígenes étnicos y de castas como Kodava, AreBashe Gowda, Kodagu Mappila, Tulu, Devanga, Malayali, Tamil y otras comunidades. Una quinta parte de la población kodagu consiste en Kodavas y son étnicamente distintos de las otras personas de la zona. Los Kodavas / Coorgies son tradicionalmente agricultores y guerreros. Coorg es el mayor productor de café en la India, crece alrededor de 30 del café producido en la India. Coorg es también sinónimo de cardamomo coorg, naranjas coorg, miel coorg, limón y pimienta. Muchas variedades de árboles como roble de plata, madera de teca, palo de rosa, leña, etc se cultivan junto con el café. El río Kaveri / Cauvery se levanta en Talakaveri en el lado del este de Ghats occidentales y sus tributarios fluyen a través de la mayor parte de Kodagu. Coorg tiene una temperatura promedio de 15C, que oscila entre 13 y 35C (55 a 95F). En julio y agosto la precipitación es alta, el mes de noviembre será lluvioso y abril y mayo estará caluroso y soleado. 12: Volúmenes 3D Subir Parte II: Trabajar con IJ Parte III: Extender IJ Siguiente 13 Configuración y preferencias Las preferencias de ImageJ se guardan automáticamente en un archivo de preferencias, el archivo de texto IJprefs. txt. Este archivo se almacena en / Biblioteca / Preferencias / en Mac OS X y en /.imagej/ en Linux y Windows (con referencia al directorio personal de usuarios). Varias macros y complementos también escriben parámetros en este archivo. Si IJprefs. txt se borra mediante la opción Edit Options Reset. ImageJ creará uno nuevo la próxima vez que se abra reajustando todos los parámetros a sus valores predeterminados. A veces, puede ser útil anular (o restaurar) determinadas configuraciones que pueden haber cambiado durante una sesión de trabajo. Por ejemplo, la opción Limitar al umbral (Analizar medidas del conjunto) afectará a la mayoría de las mediciones realizadas en las imágenes de umbral. Por lo tanto, puede ser conveniente comprobar el estado de este parámetro antes de cada análisis, especialmente cuando se trabaja en varios equipos. Asegurar ajustes específicos en el lanzamiento La función de la macro setOption () se puede utilizar para establecer esta y varias otras opciones de ImageJ. Al llamar a esta función de la macro ldquoAutoRunrdquo en el archivo StartupMacros. txt se aseguran que las preferencias se establecen cada vez que se inicia ImageJ. La macro Asegurar ajustes específicos en el lanzamiento ejemplifica este acercamiento que asegura que los ajustes siguientes se hacen cumplir en el startup: Los valores de la etiqueta de TIFF son exhibidos por ImageJ (modo de la depuración en las opciones de la edición vario) La interpolación bicúbica se prefiere sobre bilineal El nombre de imagen medido se registra en la primera columna de la tabla de resultados (etiqueta de visualización en analizar medidas de conjunto) Las mediciones no se limitan a píxeles umbrales (límite a umbral en analizar medidas de conjunto) Las imágenes binarias se procesan asumiendo objetos blancos sobre un fondo negro El color de fondo es negro y el color de primer plano es blanco (Opciones de edición de colores) Las tramas de ImageJ contienen líneas de cuadrícula y siempre tienen un tamaño de 350 200 píxeles BampC en su última posición guardada en la pantalla (Ajuste de imagen Brillo / Contraste C) Sec. 12: Volúmenes 3D Subir Parte II: Trabajar con IJ Parte III: Extender IJ Siguiente Última modificación: 2012-06-24 Proceso Top29 Mejora el contraste de la imagen utilizando el estiramiento del histograma o la ecualización del histograma. Ambos métodos se describen en detalle en el estiramiento de contraste de referencia de procesamiento de imágenes hipermedia y la ecualización de histograma. Este comando no altera los valores de píxeles mientras Normalize. Ecualizar Histograma o Normalizar Todas las n Secciones (en el caso de pilas) no están marcadas. Píxeles saturados Determina el número de píxeles de la imagen que pueden saturarse. Aumentar este valor aumentará el contraste. Este valor debe ser mayor que cero para evitar que algunos píxeles periféricos causen que el estiramiento del histograma no funcione según lo previsto. Normalizar Si está marcada, ImageJ volverá a calcular los valores de píxeles de la imagen de modo que el rango sea igual al rango máximo para el tipo de datos o 0-1.0 para las imágenes de flotador. El tramo de contraste realizado en la imagen es similar a la opción lsquo Auto rsquo en la ventana Brightness / Contrast C, con la excepción de que con pilas, cada segmento de la pila se ajusta de forma independiente, de acuerdo con lo óptimo para esa rebanada solo Está desmarcada). El rango máximo es 0--255 para imágenes de 8 bits y 0--65535 para imágenes de 16 bits. Con pilas otra casilla de verificación, Normalizar todos los n cortes. se visualiza. Si se selecciona, la normalización se aplicará a todos los sectores de la pila. Tenga en cuenta que la normalización de las imágenes RGB no es compatible, por lo que esta opción no estará disponible en las pilas RGB. Ecualizar Histograma Si está marcada, ImageJ mejorará la imagen usando la ecualización de histograma 30. Cree una selección y la ecualización se basará en el histograma de esa selección. Usa un algoritmo modificado que toma la raíz cuadrada de los valores del histograma. Mantenga Alt para usar el algoritmo estándar de ecualización de histograma. Los parámetros Saturated Pixels y Normalize se ignoran cuando se comprueba el histograma de ecualización. Utilizar histograma de pila Si se selecciona, ImageJ utilizará el histograma de la pila en su lugar en vez de los histogramas de sectores individuales, que permiten realizar ajustes óptimos para cada sector. Esta opción puede ser especialmente relevante al realizar mejoras basadas en un ROI. 29.6 Ruido Utilice los comandos de este submenú para añadir ruido a las imágenes o eliminarlo. Convierte una imagen en blanco y negro. Si se ha establecido un umbral con la herramienta Tono de ajuste de imagen T, se muestra el cuadro de diálogo representado. El valor de la casilla de verificación Primer plano negro, fondo blanco refleja y establece el valor global de fondo negro de las opciones binarias del proceso Si no se ha establecido un umbral, el botón Hacer binario analizará el histograma de la selección actual o de toda la imagen si no se selecciona Presente y establecer un nivel de umbral automático para crear la imagen binaria (lsquoAsignación de umbral de umbral se muestra en la barra de estado, véase Umbral T). Con pilas se muestra el cuadro de diálogo Convertir a Máscara. Tenga en cuenta que para las imágenes y las pilas sin umbral Make Binary y Convert to Mask se comportan de manera similar. 29.8.2 Convertir a Máscara Convierte una imagen en blanco y negro. La máscara tendrá un LUT inversor (blanco es 0 y negro es 255) a menos que el fondo negro esté marcado en el cuadro de diálogo Opciones binarias del proceso. Si no se ha establecido un umbral, se calcularán los niveles de umbral automáticos (véase Binary). Tenga en cuenta que para las imágenes y las pilas sin umbral Make Binary y Convert to Mask se comportan de manera similar. Con pilas, se muestra el cuadro de diálogo representado. Calcular umbral para cada imagen Si se selecciona, se calcularán los niveles de umbral para cada segmento individual, de lo contrario se utilizará el umbral calculado de la rebanada actualmente visualizada para todas las rebanadas Fondo negro Define si el fondo es negro y el primer plano es blanco. Tenga en cuenta que el valor de esta casilla de verificación refleja y establece el valor de fondo negro global de Procesar opciones binarias 21 Creación de máscaras binarias Cuatro comandos ImageJ se pueden utilizar para crear máscaras binarias: Editar selección Crear Máscara Proceso Binario Convertir binario Convertir binario a máscara Ajuste de imagen Umbral T (Aplicar) De forma predeterminada, estos comandos producirán imágenes binarias con LUTs invertidos, de modo que el negro sea 255 y el blanco sea 0 (véase Invertir LUT). Este comportamiento se puede revertir si selecciona Antecedentes negros en Opciones binarias de proceso antes de ejecutar los comandos anteriores (es decir, no se utilizará un LUT inversor: el negro será 0 y el blanco 255). Esta opción se puede confirmar al ejecutar Hacer binario y Convertir a máscara en las imágenes de umbral. También se puede imponer al inicio (consulte Configuración y Preferencias). 29.8.3 Erode Elimina los píxeles de los bordes de los objetos en una imagen binaria. Utilice Filtros Mínimo para realizar la erosión en escala de grises en las imágenes sin umbral. 29.8.4 Dilate Añade píxeles a los bordes de objetos en una imagen binaria. Utilice filtros máximos para realizar la dilatación de escala de grises en imágenes sin umbral. 29.8.5 Abierto Realiza una operación de erosión, seguida de dilatación. Esto suaviza los objetos y elimina los píxeles aislados. 29.8.6 Cerrar-- Realiza una operación de dilatación, seguida de erosión. Esto suaviza los objetos y se llena en pequeños agujeros. El comando tiene un guión indirecto para diferenciarlo de Archivo Cerrar w. Genera un contorno de un píxel de objetos de primer plano en una imagen binaria. La línea se dibuja dentro del objeto, es decir, en los píxeles anteriores anteriores. 29.8.8 Relleno de agujeros Este comando llena los agujeros (4 - elementos de fondo conectados) en los objetos llenando el fondo 34. 29.8.9 Skeletonize Elimina repetidamente los píxeles de los bordes de objetos en una imagen binaria hasta que se reducen a formas de un solo píxel (esqueletos topológicos). Como se explica en 22: Skeletonize vs Skeletonize 3D. Hay varios algoritmos de esqueletización. ImageJ implementa un algoritmo de dilución de Zhang y Suen. Un algoritmo paralelo rápido para adelgazar patrones digitales. CACM 27 (3): 236-239, 1984, en el que una tabla de consulta indexa todas las 256 posibles configuraciones de vecindad para cada píxel de primer plano. El algoritmo calcula el número de índice para cada píxel del objeto y utiliza la tabla de búsqueda para decidir si el píxel es eliminable. Este proceso se repite hasta que no se puede eliminar ningún píxel. Cuando se habilita la depuración en Opciones de edición Misc. Skeletonize crea una animación documentando las iteraciones del algoritmo de dilución. 22 Skeletonize vs Skeletonize 3D Skeletonize3D es un plugin de ImageJ escrito por Ignacio Arganda-Carreras 35 que ofrece varias ventajas sobre Process Binary Skeletonize. El legacy skeletonization algoritmo de ImageJ: Skeletonize funciona sólo con imágenes binarias 2D. Skeletonize3D funciona con imágenes y pilas 2D de 8 bits, esperando que la imagen sea binaria. Si no, Skeletonize3D considera que todos los valores de píxeles superiores a 0 son blancos (255). Mientras que Skeletonize se basa en el valor de fondo Negro en opciones binarias (vea 23: Interpretación de imágenes binarias), la salida de SkeletonizeD tiene siempre un valor de 255 en el esqueleto y 0 en píxeles de fondo, independientemente de la opción de fondo Negro. En Fiji. Skeletonize 3D ya está preinstalado como Plugins Skeleton Skeletonize (2D / 3D). En ImageJ, se puede descargar e instalar desde la página principal de Skeletonize3D. Proyecciones máximas (Image Stacks Z Project) de esqueletos producidos por Skeletonize (middle) y Skeletonize3D (derecha). La imagen de la izquierda es la proyección máxima de la pila original, File Open Samples Bat Cochlea Volume (19K). Los esqueletos topográficos pueden analizarse utilizando el complemento AnalyzeSkeleton. 29.8.10 Mapa de Distancia Genera un mapa de distancia Euclidiano (EDM) a partir de una imagen binaria 38. Cada píxel de primer plano de la imagen binaria se reemplaza por un valor de gris igual a la distancia de píxeles del píxel de fondo más próximo (para los píxeles de fondo, el EDM es 0). Los Ultimos Puntos. Las operaciones de Watershed y Voronoi se basan en el algoritmo EDM. El tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) de este comando se puede configurar en el cuadro de diálogo Opciones binarias. Tenga en cuenta que al seleccionar lsquo Sobrescribir rsquo o lsquo rsquo de salida de 8 bits, las distancias mayores que 255 se etiquetan como 255. 29.8.11 Ultimate Points Genera los puntos erosionados finales (UEPs) del mapa de distancia euclidiana (EDM, Una imagen binaria. Ultimate Eroded Points son los máximos de la EDM. En la salida, a los puntos se les asigna el valor EDM, que es igual al radio del círculo más grande que encaja en la partícula binaria, con la UEP como centro. El tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) de este comando se puede configurar en el cuadro de diálogo Opciones binarias. 29.8.12 Cuenca La segmentación de la cuenca es una manera de separar o separar automáticamente las partículas que tocan. Primero calcula el mapa de distancia euclidiano (EDM) y encuentra los puntos erosionados finales (UEPs). A continuación, dilata cada una de las UEP (los picos o máximos locales del EDM) tanto como sea posible hasta que se alcance el borde de la partícula, o el borde toque una región de otra (creciente) UEP. La segmentación de cuencas hidrográficas funciona mejor para objetos convexos lisos que no se superponen demasiado. Habilitar depuración en Opciones de edición Misc y el comando Cuenca creará una animación que muestra cómo funciona el algoritmo de cuenca (ver ejemplo en línea). Encuentre Maxima (salida de partículas segmentadas) para la segmentación de cuencas de imágenes en escala de grises. Esta instrucción transforma entre la pantalla lúdica la representación de las transformadas de Fourier con las frecuencias más bajas en el centro y los lsquonativersquo forman con las frecuencias más bajas en las cuatro esquinas. Los cuadrantes de intercambio intercambian los cuadrantes I con III y II con IV (en el sentido contrario a las agujas del reloj a partir de lsquoNortheastrsquo) para que los puntos cercanos al centro se muevan hacia el borde y viceversa. Otra forma de ver este comando es imaginar que la imagen se repite periódicamente y el origen se desplaza por el ancho 2 en x y por el alto 2 en la dirección y. Para las transformadas de Fourier, los cuadrantes de intercambio afectan sólo a la imagen visualizada, no a los datos reales de FHT. Por lo tanto, editar una imagen con cuadrantes intercambiables para filtrar o enmascarar puede dar lugar a resultados no deseados. 29.11 Filtros Este submenú contiene varios filtros 36 (incluidos los instalados por el comando Plugins Utilities Install Plugin). Para obtener más información sobre los filtros de imagen, consulte las palabras clave relacionadas (convolución, Gaussian, median, mean, erode, dilate, unsharp, etc.) en el índice Hypermedia Image Processing Reference. 29.11.1 Convolución La circunvolución espacial que usa un kernel entró en un área de texto? Un núcleo es una matriz cuyo centro corresponde al píxel fuente y los otros elementos corresponden a píxeles vecinos. El píxel de destino se calcula multiplicando cada píxel de origen por su coeficiente de núcleo correspondiente y añadiendo los resultados. Si es necesario, la imagen de entrada se extiende efectivamente duplicando los píxeles del borde hacia fuera. No hay límite arbitrario para el tamaño del núcleo, pero debe ser cuadrado y tener un ancho extraño. Las filas en el área de texto deben tener el mismo número de coeficientes, las filas deben ser terminadas con un retorno de carro, y los coeficientes deben estar separados por uno o más espacios. Los núcleos se pueden pegar en el área de texto mediante Ctrl V. Comprobar Normalizar El kernel hace que cada coeficiente sea dividido por la suma de los coeficientes, preservando el brillo de la imagen. El kernel mostrado es un hatrdquo ldquoMexican de 9 9, que realiza tanto la suavización como la detección de aristas en una sola operación. Tenga en cuenta que los kernels se pueden guardar como un archivo de texto haciendo clic en el botón lsquoSave rsquo, que se muestra como una imagen utilizando la imagen de texto de importación de texto de archivo. Escalado a un tamaño razonable usando el tamaño de ajuste de imagen y trazado usando Analizar Trama de Superficie 29.11.2 Desenfoque Gaussiano Este filtro usa convolución con una función Gaussiana para suavizar 37. Sigma es el radio de decaimiento a e 0,5 (61), es decir, la desviación estándar () de la Gaussiana (esto es lo mismo que en Adobe Photoshop, pero diferente de las versiones de ImageJ hasta 1,38q, en el que el radio era 2,5 (véase 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. P. ej. 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.
No comments:
Post a Comment