Binär Optionen Bild

Was machen die verschiedenen Binärbefehle Dieses Untermenü enthält Befehle, die binäre (Schwarz-Weiß-) Bilder verarbeiten. Diese Befehle gehen davon aus, dass Standardobjekte schwarz sind und der Hintergrund weiß ist. Sehen Sie sich diese FAQ an, wie Sie die Voreinstellung auf schwarzen Hintergrund und weiße Objekte einstellen können. Konvertiert Bilder in Schwarzweißbilder. Der Schwellenwert wird durch die Analyse des Histogramms der aktuellen Auswahl oder des gesamten Bildes bestimmt, wenn es keine Auswahl gibt. Sehen Sie diese FAQ, die den verwendeten Algorithmus beschreibt. Wenn das Tool "ImagegtAdjustgtThreshold" aktiv ist, wird ein Dialogfeld angezeigt, in dem Sie festlegen können, welche Pixel auf die Hintergrundfarbe eingestellt sind und welche Farbe im Vordergrund ist und ob der Hintergrund schwarz ist und der Vordergrund weiß ist. Bitte aktualisieren Sie die oben genannten möglicherweise nicht vollständig korrekt Mit Stacks werden alle Bilder im Stapel in Binär mit dem berechneten Schwellenwert des aktuell angezeigten Slice konvertiert. Verwenden Sie das ConvertStackToBinary-Makro, um einen Stack in Binärdateien zu konvertieren, wobei lokal berechnete Schwellenwerte verwendet werden. Konvertiert Bilder auf Schwarzweißbilder basierend auf den aktuellen Schwelleneinstellungen. Durch die Voreinstellung wird die Maske eine invertierende LUT (schwarz ist 255 und weiß ist 0), aber schafft schwarze Hintergrund (0) Masken, wenn Black Background im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions überprüft wird. Bitte aktualisieren, das oben genannte kann nicht vollständig korrekt sein Bestimmt die lokalen Maxima in einem Bild und erzeugt ein binäres (maskähnliches) Bild der gleichen Größe mit den Maxima oder einem segmentierten Partikel pro Maximum, markiert. Bei RGB-Bildern werden Maxima der Luminanz ausgewählt, wobei die Luminanz in Abhängigkeit von den Einstellungen von EditgtOptionsgtConversions als gewichtetes oder ungewichtetes Mittel der Farben definiert ist. Dieser Befehl basiert auf einem Plugin von Michael Schmid. Es wird ein Dialogfenster mit folgenden Optionen angezeigt: Rauschtoleranz - Maxima wird ignoriert, wenn sie nicht mehr als der Wert aus der Umgebung herausragt (kalibrierte Einheiten für kalibrierte Bilder). Mit anderen Worten wird eine Schwelle auf den Maximalwert minus Rauschtoleranz gesetzt und der zusammenhängende Bereich um das Maximum über dem Schwellenwert wird analysiert. Für die Annahme eines Maximums darf dieser Bereich keinen Punkt mit einem Wert höher als das Maximum enthalten. Nur ein Maximum innerhalb dieses Bereichs wird akzeptiert. Einzelpunkte - Erzeugt ein Ausgabebild mit einem einzigen Punkt pro Maximum. Maxima innerhalb der Toleranz - Erzeugt ein Ausgabebild mit allen Punkten innerhalb der Rauschtoleranz für jedes Maximum. Segmente Partikel - Angenommen, jedes Maximum gehört zu einem Partikel und segmentiert das Bild durch einen auf den Werten des Bildes angewandten Watershed-Algorithmus (im Gegensatz zu ProcessgtBinarygtWatershed, der die euklidische Distanzkarte verwendet). Punktauswahl - Zeigt eine Mehrpunktauswahl mit einem Punkt bei jedem Maximum an und erzeugt kein separates Ausgabebild. Count - Zeigt die Anzahl der Maxima im Ergebnisfenster an, gibt kein Ausgabebild. Exclude Edge Maxima - 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. Oben unterer Schwellenwert - (Diese Option erscheint nur für Schwellenwerte) Findet Maxima über dem unteren Schwellenwert nur. Die obere Schwelle des Bildes wird ignoriert. Wenn als Ausgangstyp segmentierte Partikel ausgewählt sind. Der Bereich unterhalb der unteren Schwelle gilt als Hintergrund. Diese Option funktioniert nur bei der Suche nach Maxima des Pixelwerts im mathematischen Sinne, d. H. Dunklen Hintergrund und nicht invertierenden LUT oder hellen Hintergrund und invertierenden LUT. Vorschau-Punkt-Auswahl - Zeigt die Maxima mit den aktuellen Parametern als Mehrpunkt-Auswahl an, die dem Bild überlagert ist. Wenn diese Option aktiviert ist, wird auch die Anzahl der gefundenen Maxima im Dialogfenster angezeigt. Für Ausgabetypen Einzelpunkte. Maxima innerhalb von Toleranz und segmentierten Partikeln. Ausgabe ist ein binäres Bild, mit Vordergrund 255 und Hintergrund 0, mit einer invertierten oder normalen LUT abhängig von der Black Background Option in ProcessgtBinarygtOptions. Die Anzahl der Partikel (wie sie von Analysenpartikeln erhalten werden) im Ausgabebild hängt nicht vom ausgewählten Ausgabetyp ab. Beachten Sie, dass segmentierte Partikel in der Regel dazu führen, dass Partikel die Kante berühren, wenn Exclude Edge Maxima ausgewählt ist. Ausschluss von Edge Maxima gilt für das Maximum, nicht für das Partikel. Finde Maxima auf ein lautes Bild mit verschiedenen Optionen angewendet (Exclude Edge Maxima ausgewählt). Finden Sie Maxima funktioniert nicht auf Stacks, aber das FindStackMaxima-Makro führt es auf alle Bilder in einem Stapel und erstellt einen zweiten Stack mit den Ausgabebildern. Ersetzt jedes Pixel mit dem minimalen (leichtesten) Wert in der 3times3 Nachbarschaft. Mit binären Bildern, entfernt Pixel aus den Kanten der schwarzen Objekte. Ersetzt jedes Pixel mit dem maximalen (dunkelsten) Wert in der 3times3 Nachbarschaft. Mit binären Bildern fügt Pixel zu den Kanten der schwarzen Objekte hinzu. Führt eine Erosionsoperation durch, gefolgt von Dilatation. Mit binären Bildern glättet dies Objekte und entfernt isolierte Pixel. Führt einen Dilatationsvorgang durch, gefolgt von Erosion. Mit binären Bildern glättet das Objekt und füllt kleine Löcher. Der Befehl hat einen Tailing-Bindestrich, um ihn von der Datei zu schließen. Zeigen Sie ein Dialogfeld an, in dem mehrere Einstellungen, die von Befehlen im Binäruntermenü verwendet werden, geändert werden können. Iterationen gibt an, wie oft Erosion, Dilatation, Öffnen und Schließen durchgeführt wurden. Count gibt die Anzahl der benachbarten Hintergrundpixel an, die erforderlich sind, bevor ein Pixel aus der Kante eines Objekts während der Erosion entfernt wird und die Anzahl der benachbarten Vordergrundpixel, 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 bei der Erodierung überprüft werden, ändert ProcessgtBinarygtErode nicht von den Kanten des Bildes. Diese Einstellung wirkt sich auch auf ProcessgtBinarygtClose aus. Die von den Kanten erodiert wird, sofern diese Option nicht aktiviert ist. EDM-Ausgang bestimmt den Ausgabetyp für die ProcessgtBinarygtDistance Map. Ultimate Points und Voronoi Befehle. Setzen Sie es, um für 8-Bit-Ausgang zu überschreiben, der das Eingabebild 8-Bit überschreibt. 16-Bit oder 32-Bit für separate Ausgabebilder. 32-Bit-Ausgang hat Fließpunkt (Subpixel) Abstand Auflösung. Erzeugt eine einteilige Breite von Vordergrund (schwarzen) Objekten in einem binären Bild. Die Zeile wird innerhalb des Objekts gezeichnet, d. h. auf vorherigen Vordergrundpixeln. Wiederholt entfernt Pixel aus den Kanten von Objekten in einem binären Bild, bis sie auf einzelne Pixel breite Skelette reduziert sind. Gegenstände werden als schwarz und hintergrundweiß angenommen. Beachten Sie, dass es viele Skelettierungsalgorithmen gibt. Erzeugt eine euklidische Distanzkarte (EDM). Jedes Vordergrundpixel im Binärbild wird durch einen Grauwert ersetzt, der gleich dem Pixel039s Abstand vom nächsten Hintergrundpixel ist. Verwenden Sie ProcessgtBinarygtOptions, um die Hintergrundfarbe (schwarz oder weiß) und den Ausgabetyp bei der Auswahl von Überschreib - oder 8-Bit-Ausgabe festzulegen. Beachten Sie, dass Distanzen größer als 255 als 255 bezeichnet werden. Erzeugt die endgültigen erodierten Punkte (UEPs) des EDM. Benötigt ein Binärbild als Eingabe. Die UEPs repräsentieren die Zentren der Partikel, die durch Segmentierung getrennt werden würden. Der Grauwert von 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 ein Weg, um automatisch Partikel zu trennen oder zu zerteilen, die sich berühren (Watershed-Trennung eines Graustufenbildes ist über den Befehl Find Maxima verfügbar). Der Watershed-Befehl erfordert ein Binärbild mit schwarzen Partikeln auf weißem Hintergrund. Es berechnet zuerst die euklidische Distanzkarte und findet die endgültigen erodierten Punkte (UEPs). Es erweitert dann jedes der UEPs (die Peaks oder lokalen Maxima des EDM) so weit wie möglich - entweder bis zum Rand des Partikels erreicht ist, oder die Kante der Region eines anderen (wachsenden) UEP. Die Watershed-Segmentierung eignet sich am besten für glatte, konvexe Objekte, die sich zu stark überlappen. Hier ist eine Animation, die zeigt, wie die Wasserscheide-Segmentierung funktioniert. Spaltet das Bild durch Linien von Punkten, die einen gleichen Abstand zu den Rändern der beiden nächsten Partikel haben. So enthält die Voronoi-Zelle jedes Teilchens alle Punkte, die diesem Teilchen näher sind als jedes andere Teilchen. Für den Fall der Teilchen, die Einzelpunkte sind, ist dies eine Voronoi-Tessellation (auch bekannt als Dirichlet-Tessellierung). 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 Partikeln sind. Dies ähnelt einer medialen Achsentransformation des Hintergrundes, aber es gibt keine Linien in inneren Löchern von Teilchen. Wählen Sie im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions den Ausgabetyp (Überschreiben, 8-Bit, 16-Bit oder 32-Bit) und Hintergrundfarbe (Schwarz oder Weiß für Eingang und Ausgang). Guiprocessbinary. txt middot Letzte Änderung: 20100126 11:07 (externe Bearbeitung) Partikelanalyse Automatische Partikelzählung Automatische Partikelzählung kann durchgeführt werden, wenn das Bild nicht zu viele einzelne Partikel berührt hat. Manuelle Partikelzählung kann mit dem Multi-Point Tool durchgeführt werden. Segmentierung. Oder die Fähigkeit, ein Objekt von seinem Hintergrund zu unterscheiden, kann eine schwierige Frage zu behandeln. Sobald dies geschehen ist, kann das Objekt dann analysiert werden. RAW Threshold Watershed AnalyzeParticles Einstellen einer Schwelle 5.1.1.1 Manuelle Schwellwertbildung Die automatische Partikelanalyse erfordert ein binäres, schwarzes und weißes Bild. Ein Schwellenbereich wird eingestellt, um die interessanten Objekte vom Hintergrund zu erzählen. Alle Pixel im Bild, deren Werte unter dem Schwellenwert liegen, werden in Schwarz umgewandelt und alle Pixel mit Werten oberhalb der Schwelle werden in Weiß umgewandelt oder umgekehrt. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Schwellenwerte festzulegen. Monochrome Bilder werden am einfachsten über den Menübefehl Bildanpassungsschwelle überschrieben. Die Schwelle kann mit den Schiebereglern eingestellt werden. Die Pixel innerhalb des Schwellenbereichs werden rot dargestellt. Wenn Sie mit den Schwelleneinstellungen zufrieden sind, können Sie dann auf Apply klicken. Dies wird die Schwellenwerte dauerhaft anwenden und das Bild in Binär umwandeln. Sie haben verschiedene Möglichkeiten, einen manuellen Schwellenwert einzustellen. Das Dropdown-Menü, das auf Default eingestellt ist, erlaubt Ihnen, zwischen Standard und 15 anderen Schwellentechniken zu wählen. Das Dropdown-Menü, das auf Rot eingestellt ist, erlaubt Ihnen, zwischen einem rot-weißen Farbschema, einem schwarzen auf weißen Farbschema oder einem Über - und Unterfarbschema zu wählen. Der Dunkel-Hintergrund-Kasten wird die Vordergrundfarbe mit der Hintergrundfarbe umdrehen. Sie können auch die Stack-Histogramm-Box überprüfen, um ein Histogramm für einen ganzen Stapel zu erzeugen. Bei Farbbildern erfolgt die Einstellung der Schwelle mit der Befehlsfolge Bild Einstellen der Farbschwelle. . Mit der Option "Thresholding" können Sie eine andere als die Standardeinstellung wählen. Mit der Option Schwellenfarbe können Sie zwischen Rot, Weiß, Schwarz oder BampW als Schwellenwert wählen. Mit der Option Farbraum können Sie zwischen HSB, RGB, Lab und YUV wählen. Der Hintergrund des Schwellenbildes kann leicht oder dunkel gemacht werden. Das Bild kann über den Menübefehl Bildtyp 8-Bit in ein Binärbild konvertiert werden. Es gibt viele Algorithmen, die Sie verwenden können, um die Schwelle ohne Einführung von Benutzer-Bias zu berechnen. Eine Auswertung von über 40 davon findet sich in diesem Beitrag: Sezgin, M. amp Sankur, B. (2004), Umfrage über Bildschwellentechniken und quantitative Leistungsbewertung, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-168 (auf Google Scholar). Fidschi hat mehrere Plugins im Menü Bild anpassen Schwelle für die automatische Berechnung eines Bildschwellenwertes gefunden. Dazu gehören Otsus-Schwellwert, maximale Entropie-Schwelle und Mischungsmodellierung Schwellenwert. Eine vollständige Liste der mit Fidschi verfügbaren Methoden finden Sie im Abschnitt "Plugins" im Abschnitt "Dokumentation" unter der Registerkarte "Inhalt" oben auf dieser Seite. Watershed-Trennung Überlappende Objekte in einem Binärbild können über den Menübefehl Process Binary Watershed getrennt werden. Zuerst das Bild in Binär durch Schwellenwert umwandeln. Die schwarzen Pixel werden dann durch graue Pixel mit einer Intensität ersetzt, die proportional zu ihrer Entfernung von einem weißen Pixel ist. Schwarze Pixel näher an der Kante sind leichter als schwarze Pixel, die zentraler sind. Dies ist die euklidische Distanzkarte (EDM) des schwarzen Bereichs. Daraus werden die Zentren der Objekte berechnet. Dies sind die endgültigen erodierten Punkte (UEPs) jedes schwarzen Bereichs, was bedeutet, dass sie von jeder Kante gleich weit entfernt sind. Diese Punkte werden dann erweitert, bis sie ein anderes schwarzes Pixel berühren. Dieser Treffpunkt ist, wo eine Wasserscheidelinie gezeichnet wird. Partikel analysieren Um die Partikel in einem segmentierten Bild zu analysieren, verwenden Sie den Menübefehl Analysieren Partikel analysieren. . Dies gibt Ihnen Informationen über jedes Teilchen im Bild. Legen Sie die minimale Größe und die maximale Pixelbereichsgröße fest, um alles auszuschließen, was kein interessantes Objekt im Bild ist. Rundheitswerte zwischen 0,0 und 1,0 können auch ausgewählt werden, um unerwünschte Objekte auszuschließen. Wählen Sie die Option Show: Outlines, um ein Bild der erkannten Objekte anzuzeigen. Das Dropdown-Menü "Show" ermöglicht es dem Benutzer, Nothing, Bare Outlines, Ellipsen, Masken, Count Masken, Overlay Outlines und Overlay Masken anzuzeigen. Der Benutzer kann wählen, ob die Ergebnisse angezeigt werden sollen. Ergebnisse löschen Zusammenfassen . Zum Manager hinzufügen Ausschlüsse auf Kanten. Löcher einbeziehen Aufzeichnung beginnt. Andor In situ Show. Die Partikelanalyse kann über Plugins oder Makros automatisiert werden, sobald der richtige Schwellenwert und der Partikelgrößenbereich für Ihre interessanten Objekte bestimmt wurden. Nucleus Counter Dieses Plugin automatisiert viele der oben diskutierten Schritte. Geben Sie den zu zählenden Größenbereich ein. Wählen Sie die automatische Schwellenwertmethode. Dies kann entweder Strom sein. Otsu Maximale Entropie, Mischung Modellierung oder k-bedeutet Clustering. Strom verwendet den Schwellenwert, der manuell eingestellt wurde, siehe oben. Führen Sie eine Hintergrundkorrektur durch. Verwenden Sie einen Smooth-Filter. Führen Sie eine Wasserscheide Trennung. Füge die Teilchen dem ROI-Manager hinzu. Sagen Sie ja zu einer Zusammenfassung. Weitere Optionen können auf Anfrage ganz einfach hinzugefügt werden. Die Anzahl, die Fläche und die durchschnittliche Größe werden als Textfenster zurückgegeben und die umrissenen Partikel werden auf einem Duplikat des Originalbildes überlagert. Sie können das eingebaute Multi-Point-Tool verwenden, um Partikel manuell zu zählen. Particle Tracker Particle Tracker ist ein 2D-Feature Point-Tracking-Plugin für die automatisierte Erkennung und Analyse von Partikel-Trajektorien, wie sie in der Videobildgebung in der Zellbiologie aufgezeichnet wurden. Der Algorithmus ist in Sbalzarini und Koumoutsakos (20051) beschlossen. TrackMate Verwenden Sie den Menübefehl Plugins Tracking TrackMate. Dieses Plugin ermöglicht es Ihnen, Single-Partikel-Tracking von punktförmigen Strukturen durchzuführen. Weitere Informationen finden Sie im TrackMate-Tutorial und zur Erläuterung. Manuelles Tracking Verwenden Sie den Menübefehl Plugins Tracking Manual Tracking. Dieses Tool ermöglicht es Ihnen, den Überblick über die Bewegung einer Zelle zu behalten. Auto Threshold Dieses Plugin binarisiert 8 und 16-Bit-Bilder mit verschiedenen globalen (Histogramm-abgeleiteten) Schwellenwertmethoden. Die segmentierte Phase wird immer als weiß dargestellt (255). Für lokales Schwellenwert statt global, siehe das Auto Local Threshold Plugin. BildJ. Erfordert v1.42m oder neuer. Kopiere die Datei AutoThreshold. jar von mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar in den ImageJPlugins-Ordner und startet entweder PhotoJ oder laufe den Befehl Help Update Menus. Danach sollte ein neuer Befehl in Image Adjust Auto Threshold erscheinen. Fidschi Dieses Plugin ist Teil der Fidschi-Verteilung, es gibt keine Notwendigkeit, es herunterzuladen. Methode wählt den anzuwendenden Algorithmus aus (siehe unten). Die Ignore black und Ignore white options setzen die Bildhistogrammbehälter für 0 und 255 greylevels auf 0. Dies kann nützlich sein, wenn das digitalisierte Bild unter - oder überbelichtete Pixel hat. Weißes Objekt auf schwarzem Hintergrund setzt die Pixel mit Werten über dem Schwellenwert auf Weiß (ansonsten setzt er die Werte kleiner oder gleich dem Schwellenwert). Set Threshold anstelle von Threshold (Einzelbilder) setzt die Schwellenwert-LUT, ohne die Pixeldaten zu ändern. Das funktioniert nur für Einzelbilder. Sie verarbeiten einen Stapel, zwei weitere Optionen stehen zur Verfügung: Stapel können verwendet werden, um alle Scheiben zu verarbeiten (die Schwelle jeder Scheibe wird separat berechnet). Wenn diese Option unkontrolliert bleibt, wird nur das aktuelle Slice verarbeitet. Verwenden Sie Stack Histogramm zuerst berechnet das Histogramm des gesamten Stapels, dann berechnet die Schwelle auf der Grundlage dieses Histogramms und schließlich binarisiert alle Scheiben mit diesem einzigen Wert. Wenn Sie diese Option auswählen, wird die Option Stack automatisch gewählt. 1. Dieses Plugin wird über den Menüeintrag "Image Auto Threshold" aufgerufen, die Schwellenwertmethoden wurden aber auch teilweise im ImageJs-Drescher-Applet implementiert, das über den Image Adjust Threshold zugänglich ist. Menüeintrag. Während das Auto-Threshold-Plugin die Extreme des Bildhistogramms verwenden oder ignorieren kann (Ignore black, Ignore white) kann das Applet nicht: die Standardmethode ignoriert die Histogramm-Extreme, aber die anderen Methoden nicht. Dies bedeutet, dass die Anwendung der beiden Befehle auf das gleiche Bild scheinbar unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Im Wesentlichen kann das Auto Threshold Plugin, mit den richtigen Einstellungen, die Ergebnisse des Applets reproduzieren, aber nicht den Weg um. 2. Ab Version 1.12 unterstützt das Plugin die Schwellwertbildung von 16-Bit-Bildern. Da das Auto Threshold Plugin den vollen Graustufenraum verarbeitet, kann es beim Umgang mit 16-Bit-Bildern langsam sein. Beachten Sie, dass das ImageJ-Schwellenwert-Applet auch 16-Bit-Bilder verarbeitet, aber in Wirklichkeit berechnet ImageJ zuerst ein Histogramm mit 256 Bins. Daher kann es Unterschiede in den Ergebnissen geben, die bei 16-Bit-Bildern erhalten wurden, wenn das Applet verwendet wird, und die wahren 16-Bit-Ergebnisse, die mit diesem Plugin erhalten wurden. Beachten Sie, dass für die Beschleunigung das Histogramm eingeklammert ist, um nur den Bereich der Bins einzuschließen, die Daten enthalten (und Vermeidung der Verarbeitung von leeren Histogrammbehältern an beiden Extremen). 3. Das Ergebnis von 16-Bit-Bildern und Stacks (bei der Verarbeitung aller Slices) ist ein 8-Bit-Container, der das Ergebnis in Weiß 255 zeigt, um dem Konzept des Binärbildes (d. h. 8 Bits mit 0 und 255 Werten) zu entsprechen. Für Stacks, bei denen nur 1 Scheibe schwellwert ist, ist das Ergebnis noch ein 16-Bit-Container mit der Schwellenwertphase, die als weißes 65535 dargestellt ist. Damit sollen die Daten in den verbleibenden Scheiben unberührt bleiben. Die Option "Alle ausprobieren" behält das 16-Bit-Format bei, um die Bilder immer noch mit Methoden zu versehen, die einen Schwellenwert nicht erhalten können. Bilder und Stapel, die nicht schwach sind, bleiben unverändert. 4. Das gleiche Bild in 8 und 16 Bits (ohne Skalierung) gibt den gleichen Schwellenwert zurück, jedoch würde das Lis-Verfahren ursprünglich unterschiedliche Werte zurückgeben, wenn die Bilddaten versetzt waren (z. B. beim Hinzufügen eines festen Wertes zu allen Pixeln). Die aktuelle Implementierung vermeidet dieses Offset-abhängige Problem. 5. Das gleiche Bild, das durch einen festen Wert skaliert wird (z. B. beim Multiplizieren aller Pixel mit einem festen Wert), liefert ein ähnliches Schwellenergebnis (innerhalb von 2 Graustufen des ursprünglichen unskalierten Bildes) für alle Methoden außer Huang, Li und Triangle aufgrund des Weges Diese algorithmen funktionieren Welche Methode segmentiert Ihre Daten am besten kann man versuchen, diese Frage mit der Option Alle versuchen zu beantworten. Dies erzeugt eine Montage mit Ergebnissen aus allen Methoden, um zu erkunden, wie die verschiedenen Algorithmen auf einem bestimmten Bild oder Stapel durchführen. Bei der Verwendung von Stapeln ist es in manchen Fällen nicht sinnvoll, jede Scheibe einzeln zu segmentieren, anstatt mit einer einzigen Schwelle für alle Scheiben (versuchen Sie die mri-stack. tif aus den Beispielbildern, um dieses Problem besser zu verstehen). Versuche alle Methoden. Bei der Bearbeitung von Stapeln mit vielen Scheiben können die Montagen sehr groß werden (16 mal die ursprüngliche Stapelgröße) und eine Gefahr, die aus dem RAM läuft. Ein Popup-Fenster erscheint (wenn Stapel mehr als 25 Slices haben), um zu bestätigen, ob die Prozedur die montierten Ergebnisse anzeigen soll. Wählen Sie Nein, um die Schwellenwerte zu berechnen und im Logfenster anzuzeigen. Dies ist die ursprüngliche Methode der automatischen Schwellwertbildung, die in ImageJ verfügbar ist, was eine Variation des IsoData-Algorithmus ist (nachfolgend beschrieben). Die Standardoption sollte dieselben Werte wie die Bildanpassungsschwelle Auto zurückgeben, wenn Sie Schwarzes ignorieren und Weiß ignorieren. Um die Segmentierung der gewünschten Phase anzuzeigen, verwenden Sie die Option Weiße Objekte auf schwarzem Hintergrund. Die IsoData-Methode ist auch als iterative Intermeane bekannt. Implementiert Huangs Fuzzy-Schwellenwertmethode. Dies verwendet Shannons Entropie-Funktion (man kann auch Yagers Entropie-Funktion). Von ME Celebis Fourier0.8 Routinen 1 und 2. Intermodes Dies setzt ein bimodales Histogramm voraus. Das Histogramm wird iterativ mit einem laufenden Durchschnitt der Größe 3 geglättet, bis es nur zwei lokale Maxima gibt: j und k. Der Schwellwert t wird dann als (jk) 2 berechnet. Bilder mit Histogrammen mit extrem ungleichen Gipfeln oder einem breiten und im Tal sind für diese Methode ungeeignet. Methode aus Antti Niemisten MATLAB Code. Sehen Sie hier für eine hervorragende Folienpräsentation und seinen originalen MATLAB-Code. Iterative Prozedur auf der Grundlage des Isodata-Algorithmus von: Die Prozedur teilt das Bild in Objekt und Hintergrund unter Annahme einer Anfangsschwelle, dann werden die Mittelwerte der Pixel bei oder unterhalb der Schwelle und Pixel oben berechnet. Die Mittelwerte dieser beiden Werte werden berechnet, die Schwelle wird inkrementiert und der Vorgang wird wiederholt, bis der Schwellenwert größer ist als der zusammengesetzte Durchschnitt. Das heißt, es gibt mehrere Implementierungen dieser Methode. Weitere Informationen finden Sie im Quellcode. Implementiert Lis Minimum Cross Entropy Schwellenwertmethode basierend auf der iterativen Version (2. Referenz unten) des Algorithmus. Li, CH amp Lee, CK (1993), Minimum Cross Entropy Thresholding, Pattern Recognition 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), Umfrage über Image Thresholding Techniques und Quantitative Performance Evaluation, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165 Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Ausgestellt von ME Celebis fourier0.8 routines 3 und 4. MaxEntropy implementiert Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) Schwellenwertmethode: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Eine neue Methode für die Graustufen-Bildschwelle mit der Entropie des Histogramms, der grafischen Modelle und der Bildverarbeitung 29 (3). 273-285 Von mir geleitet Celebis fourier0.8 routines 5 und 6. Verwendet den Mittelwert der Graustufen als Schwelle. Es wird von einigen anderen Methoden als eine erste Vermutung Schwelle verwendet. Glasbey, CA (1993), Eine Analyse von Histogramm-basierten Schwellenwert-Algorithmen, CVGIP: Graphische Modelle und Bildverarbeitung 55. 532-537 MinError (I) Eine iterative Implementierung von Kittler und Illingworths Minimum Error Schwellenwert. Diese Implementierung scheint öfter zu konvergieren als das Original. Trotzdem konvergiert der Algorithmus manchmal nicht zu einer Lösung. In diesem Fall wird eine Warnung an das Protokollfenster gemeldet und das Ergebnis wird standardmäßig auf die anfängliche Schätzung des Schwellenwerts zurückgesetzt, der unter Verwendung der Mittelwertmethode berechnet wird. Das Ignorieren von schwarzen oder Ignorieren von weißen Optionen kann helfen, dieses Problem zu vermeiden. Kittler, J amp Illingworth, J (1986), Minimaler Fehlerschwellenwert, Mustererkennung 19. 41-47 Getragen von Antti Niemisten MATLAB Code. Hier sehen Sie eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. Ähnlich wie bei der Intermodes-Methode nimmt dies ein bimodales Histogramm an. Das Histogramm wird iterativ mit einem laufenden Durchschnitt 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 Gipfeln oder einem breiten und im Tal sind für diese Methode ungeeignet. Getragen von Antti Niemisten MATLAB Code. Hier sehen Sie eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. Die Tsais-Methode versucht, die Momente des Originalbildes im Schwellenwert zu bewahren. Geleitet von ME Celebis fourier0.8 Routinen 7 und 8. Otsus Schwellen-Clustering-Algorithmus sucht nach der Schwelle, die die intra-Klasse Varianz minimiert, definiert als eine gewichtete Summe von Abweichungen der beiden Klassen. Getragen von C-Code von Jordan Bevik. Perzentil Angenommen, der Bruchteil der Vordergrundpixel beträgt 0,5. Getragen von Antti Niemisten MATLAB Code. Hier sehen Sie eine hervorragende Folienpräsentation und den originalen MATLAB-Code. RenyiEntropy Ähnlich wie die MaxEntropy-Methode, aber mit Renyis entropy stattdessen. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Eine neue Methode für die Graustufen-Bildschärfe mit der Entropie des Histogramms, der grafischen Modelle und der Bildverarbeitung 29 (3). 273-285 Getragen von ME Celebis fourier0.8 routines 9 und 10. Portiert von ME Celebis fourier0.8 routines 11 und 12. Dies ist eine Implementierung der Triangle-Methode: Modifiziert von Johannes Schindelins Plugin TriangleAlgorithm. Der Triangle-Algorithmus, ein geometrisches Verfahren, kann nicht feststellen, ob die Daten auf die eine oder andere Seite geschoben werden, sondern einen maximalen Peak (Modus) nahe einem Ende des Histogramms annimmt und nach dem anderen Ende sucht. Dies führt zu einem Problem bei der Abwesenheit von Informationen über die Art des zu verarbeitenden Bildes oder wenn das Maximum nicht in der Nähe eines der Histogramm-Extreme ist (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 peak die Daten am weitesten gehen und sucht die Schwelle innerhalb dieses größeren Bereichs. Implementiert Yens Schwellenwertmethode aus: Von ME Celebis fourier0.8 Routinen 13 und 14.