Imagej Threshold Binary Options

O que fazem os diferentes comandos binários Este submenu contém comandos que processam imagens binárias (preto e branco). Esses comandos assumem por padrão os objetos são pretos e o fundo é branco. Veja esta FAQ sobre como configurar o padrão para fundo preto e objetos brancos. Converte imagens em imagens em preto e branco. O nível de limiar é determinado pela análise do 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 são configurados para a cor de fundo e para a cor do 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 as pilhas, todas as imagens na pilha são convertidas em binário usando o limite calculado da fatia atualmente exibida. Use a macro ConvertStackToBinary para converter uma pilha em binário usando limiares calculados localmente. Converte imagens em imagens em preto e branco com base nas configurações de limite atuais. Por padrão, a máscara terá um LUT invertido (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 ProcessgtBinarygtOpções. Por favor atualize, o acima pode não estar totalmente correto Determina os máximos locais em uma imagem e cria uma imagem binária (semelhante a uma máscara) do mesmo tamanho com o máximo, ou uma partícula segmentada por máximo, marcada. Para imagens RGB, os máximos de luminância são selecionados, com a luminância definida como média ponderada ou não ponderada das cores, de acordo com as configurações do EditgtOptionsgtConversions. Este comando é baseado em um plugin contribuído por Michael Schmid. Uma caixa de diálogo é exibida com as seguintes opções: Tolerância ao ruído - Máximas são ignoradas se não se destacam dos ambientes por mais do que esse valor (unidades calibradas para imagens calibradas). Em outras palavras, um limite é definido no valor máximo menos tolerância ao ruído e a área contígua em torno do máximo acima do limite é analisada. Para aceitar um máximo, esta área não deve conter nenhum ponto com um valor superior ao 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 ao ruído para cada máximo. Partículas segmentadas - Assume que cada máximo pertence a uma partícula e segmenta a imagem por um algoritmo de bacia hidrográfica aplicado aos valores da imagem (em contraste com ProcessgtBinarygtWatershed, que usa o mapa de distância de Euclidian). 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 (a borda da seleção não importa). Fundo claro - Permite o processamento de imagens com fundo claro e objetos escuros. Acima do Limiar Inferior - (Esta opção só é exibida para imagens limiares) Encontre apenas o máximo acima do limite inferior. O limite superior da imagem é ignorado. Se as partículas segmentadas forem selecionadas como Tipo de saída. A área abaixo do limite inferior é considerada um fundo. Esta opção só funciona quando se encontra o máximo do valor do pixel no sentido matemático, ou seja, fundo escuro e LUT não inverso ou fundo brilhante e LUT de inversão. Seleção do ponto de pré-visualização - Mostra os máximos com os parâmetros atuais como uma seleção multiponto sobreposta na imagem. Se esta opção estiver marcada, o número de máximos encontrados também é exibido na caixa de diálogo. Para os tipos de saída Single Points. Maxima dentro da tolerância e partículas segmentadas. A saída é uma imagem binária, com primeiro plano 255 e fundo 0, usando um LUT invertido ou normal dependendo da opção Black Background em ProcessgtBinarygtOptions. O número de partículas (conforme obtido por Analisar Partículas) na imagem de saída não depende do Tipo de Saída selecionado. Observe que as partículas segmentadas geralmente resultarão em partículas que toquem a borda se Exclude Edge Maxima estiver selecionado. Excluir Edge Maxima aplica-se ao máximo, e não à partícula. Encontre Maxima aplicado a uma imagem barulhenta com diferentes opções (Excluir Edge Maxima selecionado). Encontrar o Maxima não funciona em pilhas, mas a macro FindStackMaxima é executada em todas as imagens em uma pilha e cria uma segunda pilha contendo as imagens de saída. Substitui cada pixel pelo valor mínimo (mais leve) na vizinhança 3x3. Com imagens binárias, remove pixels das bordas de objetos pretos. Substitui cada pixel pelo valor máximo (mais sombrio) no bairro 3x3. Com imagens binárias, adiciona pixels nas bordas de objetos pretos. Executa uma operação de erosão, seguida de dilatação. Com imagens binárias, isso suaviza objetos e remove pixels isolados. Executa uma operação de dilatação, seguida de erosão. Com imagens binárias, isso suaviza objetos e preenche pequenos orifícios. O comando possui um hífen de retaguarda para diferenciá-lo do arquivo fechado. Exibir uma caixa de diálogo que permite que várias configurações utilizadas pelos comandos no submenu Binário sejam alteradas. Iterations especifica o número de vezes que a erosão, dilatação, abertura e fechamento são realizados. Count especifica o número de pixels de fundo adjacentes necessários antes de um pixel ser removido da borda de um objeto durante a erosão e o número de pixels adjacentes adjacentes necessários antes de um pixel ser adicionado à borda de um objeto durante a dilatação. Verifique o fundo preto se a imagem tiver objetos brancos em um fundo preto. Se as bordas da almofada quando a erosão estiverem marcadas, ProcessgtBinarygtErode não se esgria das bordas da imagem. Essa configuração também afeta ProcessgtBinarygtClose. Que se afasta das bordas, a menos que esta caixa de seleção esteja selecionada. A saída EDM determina o tipo de saída para o Mapa do ProcessgtBinarygtDistance. Ultimate Points e comandos Voronoi. Defina para sobrescrever para saída de 8 bits que sobrescreve 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 em 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, ou seja, em pixels de primeiro plano anteriores. Remova repetidamente os pixels das bordas dos objetos em uma imagem binária até serem reduzidos a esqueletos de um único pixel. Os objetos são assumidos como negros e de fundo branco. Observe que existem muitos algoritmos de esqueletização. Gera um mapa de distância euclidiano (EDM). Cada pixel em primeiro plano na imagem binária é substituído por um valor de cinza igual a essa distância pixel039s do pixel de fundo mais próximo. Use ProcessgtBinarygtOptions para definir a cor de fundo (preto ou branco) e o tipo de saída ao selecionar sobrescrita ou saída de 8 bits, observe que as distâncias superiores a 255 são rotuladas como 255. Gera os últimos pontos erosionados (UEPs) do EDM. Requer uma imagem binária como entrada. Os UEPs representam os centros de partículas que seriam separados pela segmentação. O valor de cinza do UEP039 é igual ao raio do círculo inscrito da partícula correspondente. Use ProcessgtBinarygtOptions para definir a cor de fundo (preto ou branco) e o tipo de saída. A segmentação da bacia hidrográfica do mapa de distância euclidiana (EDM) é uma forma de separar ou separar automaticamente as partículas que tocam (a separação de uma imagem em escala de cinza está disponível através do comando Find Maxima). O comando Watershed requer uma imagem binária contendo partículas negras em um fundo branco. Primeiro calcula o mapa de distância Euclidiana e encontra os melhores pontos erosionados (UEPs). Em seguida, dilata cada um dos UEPs (os picos ou máximos locais da EDM) tanto quanto possível - até a ponta da partícula ou a borda da região de outro (crescente) UEP. A segmentação das bacias hidrográficas funciona melhor para objetos convexos e suaves que não se sobrepõem demais. Aqui está uma Animação que mostra como funciona a segmentação da bacia hidrográfica. Divide a imagem por linhas de pontos com distância igual às bordas das duas partículas mais próximas. Assim, a célula Voronoi de cada partícula inclui todos os pontos mais próximos desta partícula do que qualquer outra partícula. Para o caso das partículas serem pontos simples, esta é uma tesselação Voronoi (também conhecida como tesselagem 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 às duas partículas mais próximas. Isso é semelhante a uma transformação do eixo médio do fundo, mas não há linhas nos orifícios internos das partículas. Escolha o tipo de saída (Sobrescrever, 8 bits, 16 bits ou 32 bits) e a cor do plano de fundo (preto ou branco aplica tanto para entrada quanto para saída) na caixa de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Gui process binary. txt middot Última modificação: 2010 01 26 11:07 (edição externa) Tem certeza de que as regiões pequenas e grandes que deseja separar contém intensidade de pixels de 255 e o plano de fundo tem intensidades de 0 Se não, inverter Sua imagem ou definir um limite adequado (IJ. setThreshold (imp, 0, 128)) e, em seguida, convertê-lo em binário (IJ. run (imp, quotConvert to Maskquot, quotquot)). Ndash Jan Eglinger 17 de outubro às 14:43 Você deve tentar e integrar um sistema de processamento como o ImageJ no seu código java. Já fiz isso antes e é bastante direto. Tem muitos plugins que outros criaram e que você pode integrar no seu código java. Para um exemplo sobre como integrar o ImageJ em seu aplicativo, veja este link. Eles dão um exemplo claro sobre como fazê-lo. Então é apenas uma questão de encontrar os passos corretos para alcançar o que deseja. Você pode primeiro praticar com a GUI e, em seguida, codificar as etapas. Procure operações morfológicas. Neste caso, você está interessado em Abrir operação. Que é mistura de Erosão e Dilatação. Para começar, posso recomendar este guia. Implementar esses filtros é bastante fácil. Se você está preocupado com o desempenho, você deve analisar a separabilidade do filtro. Outra opção seria usar o OpenCV, que possui API Java. Mas eu usei somente a API C, então você deve consultar a documentação. Respondeu 11 de outubro às 11:55 Sugiro sugerir usando MATLAB Builder JA. Ele envolve as funções MATLAB para serem usadas fora do MATLAB em um programa Java e você não precisa do MATLAB depois para executar o programa Java. Você precisa fazer uma função MATLAB: se apenas BWAREAOPEN, então envolva-a em sua própria função, exemplo: execute a função mybwareaopen (in) Em seguida, crie um arquivo JAR usando MATLAB Builder JA e chame o método mybwareaopen em java.