Imagej Stack Gleitenden Durchschnitt

Auto Threshold Dieses Plugin binarisiert 8- und 16-Bit-Bilder mit verschiedenen globalen (Histogramm-abgeleiteten) Thresholding-Methoden. Die segmentierte Phase wird immer weiß dargestellt (255). Lokale Schwellenwerte anstatt global finden Sie im Plug-In Auto Local Threshold. ImageJ. Erfordert v1.42m oder neuer. Kopieren Sie die Datei "AutoThreshold. jar" aus mecourselandinigsoftwareautotesheshold. jar in den ImageJPlugins-Ordner und starten Sie ImageJ neu oder führen Sie den Befehl "Help Update Menus" aus. Danach sollte ein neuer Befehl in Image Adjust Auto Threshold erscheinen. Fidschi. Ist dieses Plugin Teil der Fidschi-Distribution, es gibt keine Notwendigkeit, es herunterzuladen. Methode wählt den anzuwendenden Algorithmus aus (siehe unten). Die Optionen Ignoriere Schwarz und Ignorieren ignorieren setzen die Bildhistogramm-Bins für 0 und 255 Greylevels auf 0. Dies kann nützlich sein, wenn das digitalisierte Bild unter - oder überbelichtete Pixel aufweist. Weißes Objekt auf schwarzem Hintergrund setzt die Pixel mit Werten oberhalb des Schwellenwerts weiß (ansonsten legt er die Werte kleiner oder gleich dem Schwellenwert fest). Set Threshold anstelle von Threshold (Einzelbilder) setzt die Thresholding-LUT, ohne die Pixeldaten zu ändern. Dies funktioniert nur für Einzelbilder. Wenn Sie einen Stack verarbeiten, stehen Ihnen zwei weitere Optionen zur Verfügung: Stack kann verwendet werden, um alle Slices zu bearbeiten (die Schwelle jedes Slice wird separat berechnet). Wenn diese Option nicht markiert ist, wird nur das aktuelle Segment verarbeitet. Das Stackhistogramm berechnet zuerst das Histogramm des gesamten Stacks, berechnet dann den Schwellenwert auf der Grundlage dieses Histogramms und schließlich binarisiert er alle Scheiben mit diesem einzelnen Wert. Wenn Sie diese Option auswählen, wird automatisch die Option Stack ausgewählt. 1. Auf dieses Plugin wird über den Menüeintrag Image Auto Threshold zugegriffen, jedoch wurden die Thresholding-Methoden auch teilweise im ImageJs-Schwellenwert-Applet implementiert, das über den Image Adjust Threshold zugänglich ist. Menüeintrag. Während das Auto Threshold-Plugin die Extreme des Bildhistogramms (Ignore black, Ignore white) verwenden oder ignorieren kann, kann das Applet nicht: Die Standardmethode ignoriert die Histogramm-Extreme, die anderen Methoden jedoch nicht. Dies bedeutet, dass die Anwendung der beiden Befehle auf dasselbe Bild scheinbar unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Im Wesentlichen kann das Auto Threshold-Plugin mit den richtigen Einstellungen die Ergebnisse des Applets wiedergeben, aber nicht umgekehrt. 2. Ab Version 1.12 unterstützt das Plugin die Thresholding von 16-Bit-Bildern. Da das Auto Threshold-Plugin den gesamten Graustufenbereich verarbeitet, kann es im Umgang mit 16-Bit-Bildern langsam sein. Beachten Sie, dass das ImageJ-Schwellen-Applet auch 16-Bit-Bilder verarbeitet, aber in Wirklichkeit berechnet ImageJ zuerst ein Histogramm mit 256 Bins. Daher kann es Unterschiede in den Ergebnissen auf 16-Bit-Bildern bei der Verwendung des Applets und die wahre 16-Bit-Ergebnisse mit diesem Plugin erhalten erhalten. Beachten Sie, dass für die Beschleunigung, das Histogramm ist eingeklammert, um nur den Bereich der Bins, die Daten enthalten (und Vermeidung Verarbeitung leere Histogramm Bins an beiden Extremen) enthalten. Das Ergebnis von 16-Bit-Bildern und Stapeln (bei der Verarbeitung aller Scheiben) ist ein 8-Bit-Container, der das Ergebnis in Weiß 255 zeigt, um dem Konzept des binären Bildes (d. h. 8 Bits mit 0 und 255 Werten) zu entsprechen. Bei Stapeln, bei denen nur eine Scheibe schwellwert ist, ist das Ergebnis immer noch ein 16-Bit-Container, wobei die Schwellenphase als weißes 65535 gezeigt ist. Dies dient dazu, die Daten in den verbleibenden Segmenten unberührt zu halten. Die Option Alle versuchen behält das 16-Bit-Format bei, um die Bilder weiterhin mit Methoden anzuzeigen, die möglicherweise keinen Schwellenwert erhalten. Bilder und Stapel, die nicht überschritten werden können, bleiben unverändert. Das gleiche Bild in 8 und 16 Bits (ohne Skalierung) gibt denselben Schwellenwert zurück, wobei jedoch die Lis-Methode ursprünglich unterschiedliche Werte liefern würde, wenn die Bilddaten versetzt waren (z. B. wenn ein fester Wert zu allen Pixeln hinzugefügt wurde). Die aktuelle Implementierung vermeidet dieses versatzabhängige Problem. 5. Dasselbe Bild, das mit einem festen Wert skaliert wird (zB bei der Multiplikation aller Pixel mit einem festen Wert) liefert für alle Methoden ein ähnliches Schwellenergebnis (innerhalb von 2 Graustufen des ursprünglichen unskalierten Bildes) für alle Methoden außer Huang, Li und Dreieck Diese Algorithmen arbeiten. Welche Methode Ihre Daten optimal segmentiert Sie können versuchen, diese Frage mit der Option Alle versuchen zu beantworten. Dies erzeugt eine Montage mit Ergebnissen aus allen Verfahren, die es ermöglichen, zu erforschen, wie die verschiedenen Algorithmen auf einem bestimmten Bild oder Stapel durchführen. Bei der Verwendung von Stacks ist es in manchen Fällen nicht sinnvoll, jedes Segment einzeln und nicht mit einer einzigen Schwelle für alle Slices zu segmentieren (versuchen Sie das mri-stack. tif aus den Beispielbildern, um dieses Problem besser zu verstehen). Versuchen Sie alle Methoden. Bei der Verarbeitung von Stapeln mit vielen Slices können die Montagen sehr groß werden (das 16-fache der ursprünglichen Stapelgröße) und ein Risiko läuft aus dem RAM heraus. Ein Popup-Fenster wird angezeigt (wenn Stacks mehr als 25 Slices haben), um zu bestätigen, ob das Verfahren die montierten Ergebnisse anzeigen soll. Wählen Sie Nein, um die Schwellenwerte zu berechnen und im Protokollfenster anzuzeigen. Dies ist die ursprüngliche Methode der automatischen Thresholding in ImageJ, die eine Variation des IsoData-Algorithmus ist (siehe unten). Die Standardoption sollte dieselben Werte wie die Bildanpassungsschwelle Auto zurückgeben, wenn Sie Schwarz ignorieren und Weiß ignorieren wählen. Um die Segmentierung der gewünschten Phase anzuzeigen, verwenden Sie die Option Weiße Objekte auf schwarzem Hintergrund. Die IsoData-Methode wird auch als iterative Intermeans bezeichnet. Implementiert Huangs Fuzzy-Thresholding-Methode. Dies verwendet Shannons Entropie-Funktion (man kann auch Yagers Entropie-Funktion). Portiert von ME Celebis fourier0.8 Routinen 1 und 2. Intermodes Dies setzt ein bimodales Histogramm voraus. Das Histogramm wird iterativ mit einem laufenden Mittel der Größe 3 geglättet, bis es nur zwei lokale Maxima gibt: j und k. Der Schwellenwert t wird dann als (jk) 2 berechnet. Bilder mit Histogrammen mit extrem ungleichen Peaks oder einem breiten und im Tal sind für diese Methode ungeeignet. Methode Ausgetragen von Antti Niemists MATLAB-Code. Siehe hier für eine hervorragende Präsentation und seine Original-MATLAB-Code. Iterative Prozedur basierend auf dem Isodata-Algorithmus von: Die Prozedur teilt das Bild in Objekt und Hintergrund, indem man einen Anfangsschwellenwert annimmt, dann werden die Mittelwerte der Pixel bei oder unter dem Schwellenwert und den Pixeln oben berechnet. Die Mittelwerte dieser beiden Werte werden berechnet, der Schwellwert erhöht und der Vorgang wiederholt, bis der Schwellenwert größer als der zusammengesetzte Durchschnitt ist. Das heißt, mehrere Implementierungen dieser Methode existieren. Siehe Quellcode für weitere Kommentare. Implementiert eine minimale Cross-Entropy-Thresholding-Methode basierend auf der iterativen Version (2. Referenz unten) des Algorithmus. Li, CH amp Lee, CK (1993), Mindestquerentropie-Schwellenwert, Mustererkennung 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), Ein Iterativer Algorithmus für minimale Kreuzentropie-Schwellenwerte, Mustererkennungsbriefe 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Survey over Image Thresholding Techniques und quantitative Leistungsbewertung, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Portiert von ME Celebis fourier0.8 Routinen 3 und 4. MaxEntropy implementiert Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) Schwellenmethode: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Eine neue Methode zur Grauwertbildung mit der Entropie des Histogramms, der grafischen Modelle und der Bildverarbeitung 29 (3). 273-285 Portiert von ME Celebis fourier0.8 Routinen 5 und 6. Verwendet den Mittelwert der Graustufen als Schwelle. Es wird von einigen anderen Methoden als eine erste Ratenschwelle verwendet. Glasbey, CA (1993), Eine Analyse von Histogramm-basierten Schwellenwertalgorithmen, CVGIP: Graphische Modelle und Bildverarbeitung 55. 532-537 MinError (I) Eine iterative Implementierung von Kittler und Illingworths Minimum Error Schwellenwert. Diese Implementierung scheint häufiger zu konvergieren als das Original. Nichtsdestotrotz konvergiert der Algorithmus manchmal nicht zu einer Lösung. In diesem Fall wird dem Protokollfenster eine Warnung gemeldet, und das Ergebnis wird auf die anfängliche Schätzung des Schwellenwertes zurückgesetzt, der mit der Mean-Methode berechnet wird. Die Optionen "Ignorieren" oder "Ignorieren von Weiß" können helfen, dieses Problem zu vermeiden. Kittler, J amp Illingworth, J (1986), Mindestfehlergrenze, Mustererkennung 19. 41-47 Portiert von Antti Niemists MATLAB-Code. Siehe hier für eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. Ähnlich wie bei der Intermoden-Methode wird ein bimodales Histogramm angenommen. Das Histogramm wird iterativ mit einem laufenden Mittel der Größe 3 geglättet, bis es nur zwei lokale Maxima gibt. Die Schwelle t ist so, dass yt1 gt yt lt yt1 ist. Bilder mit Histogrammen mit extrem ungleichen Peaks oder einem breiten und im Tal sind für diese Methode ungeeignet. Portiert von Antti Niemists MATLAB-Code. Siehe hier für eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. Tsais-Methode versucht, die Momente des Originalbildes im Schwellenwert zu erhalten. Portiert von ME Celebis fourier0.8-Routinen 7 und 8. Der Otsus-Schwellwert-Clustering-Algorithmus sucht nach dem Schwellenwert, der die intraklassenvariante minimiert, die als gewichtete Summe von Varianzen der beiden Klassen definiert ist. Portiert von C-Code von Jordan Bevik. Perzentil Setzt den Bruchteil der Vordergrundpixel auf 0,5. Portiert von Antti Niemists MATLAB-Code. Siehe hier für eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. RenyiEntropy Ähnlich wie die MaxEntropy Methode, aber mit Renyis Entropie statt. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Eine neue Methode zur Grauwertbildung mit der Entropie des Histogramms, der grafischen Modelle und der Bildverarbeitung 29 (3). 273-285 Portiert von ME Celebis fourier0.8 Routinen 9 und 10. Ausgetragen von ME Celebis fourier0.8 Routinen 11 und 12. Dies ist eine Implementierung der Triangle-Methode: Geändert von Johannes Schindelins Plugin TriangleAlgorithm. Der Dreieck-Algorithmus, ein geometrisches Verfahren, kann nicht feststellen, ob die Daten auf die eine oder andere Seite verschoben sind, sondern nimmt einen maximalen Peak (Modus) nahe einem Ende des Histogramms an und sucht in Richtung des anderen Endes. Dies verursacht ein Problem in Abwesenheit von Information des zu verarbeitenden Bildtyps oder wenn das Maximum nicht nahe einem der Histogramm-Extreme liegt (was zu zwei möglichen Schwellenbereichen zwischen diesem Maximum und den Extremen führt). Hier wurde der Algorithmus erweitert, um zu finden, auf welcher Seite des Max-Peaks die Daten am weitesten gehen und sucht die Schwelle innerhalb dieses größten Bereichs. Implementiert Yens Thresholding-Methode aus: Portiert von ME Celebis fourier0.8 Routinen 13 und 14.moving Durchschnitt im Stack einige Änderungen der beiden Makros sollten tun, was Sie wollen. ----------------------------------------------- Makroquotpaste mit Mischung benachbarte slicesquot checkCurrentVersion () original getImageID () selectImage (original) für (i2iltnSlicesi) run (quotSet Slice. quot, quotslicequoti) run (quotSelect Allquot) run (quotCopyquot) run (quotSet Slice. quot, quotslicequot (i-1)) setPasteMode (quotAveragequot) run (quotPastequot) selectImage (original) run (quotSet Slice. quot, quotslicequotnSlices) run (quotDelete Slicequot) run (quotSet Slice. quot, quotslicequot1) run (quotDelete Slicequot) run (quotBrightnessContrast. quot) ---- -------------------------------------------------- ------------ Makro Projektionen mit variabler Breite checkCurrentVersion () original getImageID () Ende nSlices () zdepth 4 projtype quotMax Intensityquot oder mittlere Intensität oder eine andere Art für (i1ilt (end-zdepth) i) stoppen i zdepth laufen (quotZ Project. quot, quotstartquotiquot stopquotstopquot projectionquotprojtype) run (quotSelect Allquot) run (quotCopyquot) run (quotClosequot) selectImage (original) run (quotSet Slice. quot, quotslicequoti) run (quotPastequot), um 12:20 Uhr 071.107 schrieben Sie: gtHi, jemand gt gtDoes wissen, wie jetzt für die x-y-Ebene der gleitende Mittelwert-Filter ist in der z-Richtung eines gtstack gleitenden Durchschnitt zu tun. Ich möchte gtdo einen gleitenden Durchschnitt für jedes Pixle in der z-Richtung. Kann jemand gttell mich, wie man das mit ImageJ dankt. Gt gtDa gt gtNeed a brain boost Recharge mit einem anregenden Spiel. Spielen gtnow club. livehome. aspxicidclubhotmailtextlink1 Michael Cammer Analytical Imaging Facility Albert Einstein Coll. Von Med. URL: aecom. yu. eduaif Folgen Sie dem Link und finden Sie ein Plugin namens WalkingAverage. class. Dies sollte tun, was Sie suchen. Arne Seitz, Scientific Officer erweiterte Einrichtung Lichtmikroskopie EMBL Heidelberg 49 6221 387 8467 ----- Ursprngliche Nachricht ----- Von: ImageJ Interest Group mailto: versteckt E-Mail im Auftrag von Da NN Gesendet: Mittwoch, 11. Juli 2007 18 : 21 An: versteckte E-Mail Betreff: gleitender Durchschnitt im Stapel Wer weiß, wie man gleitenden Durchschnitt in der z-Richtung eines Stapels zu tun Jetzt ist die gleitende durchschnittliche Filter für die xy-Ebene. Ich möchte einen gleitenden Durchschnitt für jedes Pixle in der z-Richtung zu tun. Kann mir jemand sagen, wie man das mit ImageJ macht Danke. Need a brain boost Recharge mit einem anregenden Spiel. Jetzt spielen club. livehome. aspxicidclubhotmailtextlink1Im die Planung zu verarbeiten eine ganze Reihe von Bildern und möchte alle 5 Bilder in Folge zu durchschnittlich. Meine Bilder werden als. dm4-Dateiformat gespeichert. Im Wesentlichen möchte ich eine einzelne gemittelte Bildausgabe für jede 5 Bilder produzieren, die ich speichern kann. So zum Beispiel, wenn ich 400 Bilder hätte, möchte ich 80 gemittelte Bilder erhalten, die die 400 Bilder darstellen würden. Im bewusst, dass theres die Running Z Projektor-Plugin aber es einen laufenden Durchschnitt und tut mir nicht die reduzierte Anzahl von Bildern Im suchen. Ist das etwas, das schon einmal getan wurde Danke für die Hilfe gefragt Nov 6 14 um 17:03