Seuil automatique Ce plugin permet de binariser des images 8 et 16 bits en utilisant diverses méthodes de seuillage globales (à histogramme). La phase segmentée est toujours représentée en blanc (255). Pour le seuillage local plutôt que global, consultez le plugin Seuil local automatique. ImageJ. Requiert v1.42m ou plus récent. Copiez le fichier AutoThreshold. jar de mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar dans le dossier ImageJPlugins et redémarrez ImageJ ou exécutez la commande Menus de mise à jour d'aide. Après cela, une nouvelle commande doit apparaître dans Image Adjust Auto Threshold. Fidji. Ce plugin fait partie de la distribution Fidji, il n'est pas nécessaire de le télécharger. Méthode sélectionne l'algorithme à appliquer (détaillé ci-dessous). Les options Ignorer noir et Ignorer blanc définissent les cases d'histogramme d'image pour 0 et 255 niveaux de greil à 0 respectivement. Cela peut être utile si l'image numérisée présente des pixels sous ou sur-exposés. L'objet blanc sur fond noir définit le blanc des pixels avec des valeurs au-dessus de la valeur de seuil (sinon, il fixe à blanc les valeurs inférieures ou égales au seuil). Définir le seuil au lieu du seuil (images uniques) définit la LUT de seuillage, sans changer les données de pixel. Cela ne fonctionne que pour les images uniques. Si vous traitez une pile, deux options supplémentaires sont disponibles: La pile peut être utilisée pour traiter toutes les tranches (le seuil de chaque tranche sera calculé séparément). Si cette option n'est pas cochée, seule la tranche en cours sera traitée. Utilisez l'histogramme de la pile pour calculer d'abord l'histogramme de la pile entière, ensuite calculer le seuil basé sur cet histogramme et finalement binarises toutes les tranches avec cette valeur unique. Si vous sélectionnez cette option, vous pouvez également sélectionner l'option Empiler ci-dessus automatiquement. 1. Ce plugin est accessible via l'entrée de menu Image Auto Threshold, mais les méthodes de seuillage ont également été partiellement mises en œuvre dans l'applet de throws de ImageJs accessible via le seuil de réglage d'image. Entrée du menu. Alors que le plugin Auto Threshold peut utiliser ou ignorer les extrêmes de l'histogramme d'image (Ignore black, Ignore white), l'applet ne peut pas: la méthode par défaut ignore les extrêmes de l'histogramme, mais pas les autres. Cela signifie que l'application des deux commandes à la même image peut produire des résultats apparemment différents. Essentiellement, le plugin Auto Threshold, avec les paramètres corrects, peut reproduire les résultats de l'applet, mais pas le tour. 2. À partir de la version 1.12, le plugin prend en charge le seuillage des images 16 bits. Étant donné que le plugin Auto Threshold traite l'espace en niveaux de gris complet, il peut être lent lorsqu'il s'agit d'images 16 bits. Notez que l'applet de thresholder ImageJ traite également des images 16 bits, mais en réalité, ImageJ calcule d'abord un histogramme avec 256 binaires. Par conséquent, il peut y avoir des différences dans les résultats obtenus sur les images 16 bits lors de l'utilisation de l'applet et les vrais résultats 16 bits obtenus avec ce plugin. Notez que pour accélérer, l'histogramme est crocheté pour inclure seulement la plage de cases qui contiennent des données (et évitez de traiter les cases à histogramme vides aux deux extrêmes). 3. Le résultat des images 16 bits et des piles (lors du traitement de toutes les tranches) est un conteneur de 8 bits montrant le résultat en blanc 255 pour se conformer au concept d'image binaire (c'est-à-dire 8 bits avec 0 et 255 valeurs). Cependant, pour les piles où seulement 1 tranche est seuillée, le résultat est encore un conteneur de 16 bits avec la phase de seuil indiquée en blanc 65535. Ceci est pour garder les données intactes dans les tranches restantes. L'option Tout essayer conserve le format 16 bits pour afficher encore les images avec des méthodes qui pourraient ne pas obtenir un seuil. Les images et les piles qui sont impossibles à seuil restent inchangées. 4. La même image en 8 et 16 bits (sans mise à l'échelle) renvoie la même valeur de seuil, cependant la méthode de Lis renverrait initialement des valeurs différentes lorsque les données d'image étaient décalées (par exemple, en ajoutant une valeur fixe à tous les pixels). La mise en œuvre actuelle évite ce problème dépendant du décalage. 5. La même image mise à l'échelle par une valeur fixe (par exemple lors de la multiplication de tous les pixels par une valeur fixe) renvoie un résultat de seuil similaire (à l'intérieur de 2 niveaux de niveaux de gris de l'image non échelonnée d'origine) pour toutes les méthodes sauf Huang, Li et Triangle Ces algorithmes fonctionnent. Quelle méthode sépare vos données? On peut tenter de répondre à cette question en utilisant l'option Essayer tout. Ceci produit un montage avec les résultats de toutes les méthodes, permettant d'explorer comment les différents algorithmes effectuent sur une image ou une pile particulière. Lorsque vous utilisez des piles, dans certains cas, il peut ne pas être judicieux de segmenter chaque tranche individuellement plutôt qu'un seul seuil pour toutes les tranches (essayez le mri-stack. tif à partir des images d'échantillon pour mieux comprendre ce problème). Essayez toutes les méthodes. Lors du traitement des piles de plusieurs tranches, les montages peuvent devenir très volumineux (16 fois la taille de la pile d'origine) et l'un risque de manquer de RAM. Une fenêtre contextuelle apparaît (lorsque les piles ont plus de 25 tranches) pour confirmer si la procédure doit afficher les résultats agrégés. Sélectionnez Non pour calculer les valeurs de seuil et les afficher dans la fenêtre de journalisation. C'est la méthode originale de seuillage automatique disponible dans ImageJ, qui est une variante de l'algorithme IsoData (décrit ci-dessous). L'option Par défaut doit retourner les mêmes valeurs que Image Adjust Threshold Auto, lorsque vous sélectionnez Ignorer noir et Ignorer blanc. Pour indiquer la segmentation de la phase souhaitée, utilisez l'option Objets blancs sur fond noir. La méthode IsoData est également connue sous le nom d'intermédiaires itératifs. Implémente la méthode de seuillage flou de Huangs. Cela utilise la fonction d'entropie de Shannons (on peut aussi utiliser la fonction d'entropie de Yagers). Porté de ME Celebis fourier0.8 routines 1 et 2. Intermodes Ceci suppose un histogramme bimodal. L'histogramme est itérativement lissé en utilisant une moyenne courante de taille 3, jusqu'à ce qu'il n'y ait que deux maximums locaux: j et k. Le seuil t est alors calculé comme (jk) 2. Les images avec des histogrammes ayant des pics extrêmement inégaux ou un large et à la vallée ne conviennent pas pour cette méthode. Méthode Ported de Antti Niemists code MATLAB. Voir ici pour une excellente présentation de diapositives et son code original MATLAB. Procédure itérative basée sur l'algorithme isodata de: La procédure divise l'image en objet et en arrière-plan en prenant un seuil initial, puis les moyennes des pixels au niveau ou au-dessous du seuil et des pixels ci-dessus sont calculés. Les moyennes de ces deux valeurs sont calculées, le seuil est incrémenté et le processus est répété jusqu'à ce que le seuil soit supérieur à la moyenne composite. Autrement dit, Plusieurs implémentations de cette méthode existent. Voir le code source pour d'autres commentaires. Implémente la méthode de seuillage minimum d'entropie de Lis basée sur la version itérative (2ème référence ci-dessous) de l'algorithme. Li, CH amp Lee, CK (1993), Seuil minimal d'entropie croisée, Reconnaissance de formes 26 (4). 617-625 Li, CH tam Tam, PKS (1998), un algorithme itératif pour minimale entropie transversale Seuil, Pattern Recognition Letters 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Enquête sur les techniques d'abaissement de l'image et l'évaluation de la performance quantitative, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Porté de ME Celebis fourier0.8 routines 3 et 4. MaxEntropy Implémente Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy) méthode de seuillage: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Une nouvelle méthode pour le seuil d'image au niveau des gris à l'aide de l'entropie de l'histogramme, des modèles graphiques et du traitement d'images 29 (3). 273-285 Porté de ME Celebis fourier0.8 routines 5 et 6. Utilise la moyenne des niveaux de gris comme seuil. Il est utilisé par d'autres méthodes comme un premier seuil de deviner. Glasbey, CA (1993), Analyse des algorithmes de seuillage basés sur l'histogramme, CVGIP: Modèles Graphiques et Traitement d'Images 55. 532-537 MinError (I) Une implémentation itérative de Kittler et Illingworths Minimum Error thresholding. Cette mise en œuvre semble converger plus souvent que l'original. Néanmoins, parfois, l'algorithme ne converge pas vers une solution. Dans ce cas, un avertissement est signalé à la fenêtre de journal et le résultat par défaut à l'estimation initiale du seuil qui est calculé en utilisant la méthode moyenne. Les options Ignorer noir ou Ignorer blanc peuvent aider à éviter ce problème. Kittler, J amp. Illingworth, J (1986), Seuil minimum d 'erreur, Reconnaissance de formes 19. 41-47 Ported du code MATLAB d'Antti Niemists. Voir ici pour une excellente présentation de diapositives et le code original MATLAB. Comme pour la méthode Intermodes, on suppose un histogramme bimodal. L'histogramme est itérativement lissé en utilisant une moyenne courante de taille 3, jusqu'à ce qu'il n'y ait que deux maxima locaux. Le seuil t est tel que yt1 gt yt lt yt1. Les images avec des histogrammes ayant des pics extrêmement inégaux ou un large et à la vallée ne conviennent pas pour cette méthode. Porté à partir du code Antl Niemists MATLAB. Voir ici pour une excellente présentation de diapositives et le code original MATLAB. Tsais tente de préserver les moments de l'image originale dans le résultat seuil. Porté de ME Celebis fourier0.8 routines 7 et 8. L'algorithme de cluster de seuil Otsus recherche le seuil qui minimise la variance intra-classe, définie comme une somme pondérée des variances des deux classes. Ported du code C par Jordan Bevik. Percentile Suppose que la fraction des pixels du premier plan soit de 0,5. Porté à partir du code Antl Niemists MATLAB. Voir ici pour une excellente présentation de diapositives et le code original MATLAB. RenyiEntropy Semblable à la méthode MaxEntropy, mais en utilisant l'entropie Renyis à la place. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), une nouvelle méthode pour le seuil d'image de niveau de gris à l'aide de l'entropie de l'histogramme, des modèles graphiques et du traitement d'image 29 (3). 273-285 Porté de ME Celebis fourier0.8 routines 9 et 10. Porté de ME Celebis fourier0.8 routines 11 et 12. Il s'agit d'une implémentation de la méthode Triangle: Modifié à partir de Johannes Schindelins plugin TriangleAlgorithm. L'algorithme Triangle, une méthode géométrique, ne peut pas dire si les données sont biaisées d'un côté ou de l'autre, mais suppose un pic maximum (mode) près d'une extrémité de l'histogramme et recherche vers l'autre extrémité. Cela provoque un problème en l'absence d'informations sur le type d'image à traiter, ou lorsque le maximum n'est pas proche de l'un des extrêmes de l'histogramme (ce qui entraîne deux zones de seuil possibles entre ce maximum et les extrêmes). Ici, l'algorithme a été étendu pour trouver de quel côté du pic maximum les données vont le plus loin et recherche le seuil dans cette plus grande plage. Implémente la méthode de seuillage Yens de: Ported de ME Celebis fourier0.8 routines 13 et 14. Traitement d'intensité d'image La luminosité est la perception visuelle de la lumière réfléchie. Une luminosité accrue fait référence à une luminance accrue des images. Le contraste est la séparation des parties les plus claires et les plus sombres d'une image. Une augmentation du contraste obscurcit les ombres et éclaircit les reflets. Un contraste croissant est généralement utilisé pour rendre les objets dans une image plus distingués. Réglez la luminosité et le contraste à l'aide de la fonction Image Adjust BrightnessContrast. Pour faciliter la visualisation de l'image. Appuyez sur la touche Auto pour appliquer un contraste intelligent à l'affichage de l'image. La luminosité et le contraste sont ajustés en tenant compte de l'histogramme des images. Si vous appuyez plusieurs fois sur cette touche, le bouton augmente le pourcentage de pixels saturés. Le bouton de réinitialisation fait le maximum 0 et le minimum 255 dans les images 8 bits et le maximum et le minimum égal aux plus petits et plus grands valeurs de pixel dans l'histogramme d'images pour des images 16 bits. Si le bouton Auto ne produit pas de résultat souhaitable, utilisez l'outil de région d'intérêt (ROI) pour sélectionner une partie de la cellule et un arrière-plan, puis appuyez de nouveau sur le bouton Auto. L'allongement sera alors basé sur les intensités du ROI. Appuyer sur le bouton Appliquer change en permanence les valeurs de gris réelles de l'image. Si l'analyse de l'intensité de l'image ne suffit pas, appuyez sur cette touche. Si vous préférez que l'image soit affichée en noir sur blanc plutôt qu'en blanc sur noir, utilisez la commande inversée: Tables de recherche d'images Inverser LUT. La commande Edit Invert inverse les valeurs des pixels eux-mêmes en permanence. Obtenir des valeurs d'intensité à partir d'un seul ROI Si vous travaillez avec une pile, le ROI sélectionné peut être analysé à l'aide de la commande: Image Stacks Plot Z Axis Profile. Cela génère une seule colonne de nombres - une intensité de tranche par rangée. Les 6 rangées supérieures de la colonne sont des détails du ROI. Cela garantit que le même ROI n'est pas analysé deux fois et vous permet d'enregistrer des ROI intéressants. Les détails sont constitués de la zone, de la coordonnée x, de la coordonnée y, de l'AR, de la rondeur et de la solidité du ROI. Si le ROI est un ROI polylinegtfreehand plutôt qu'un squaregtoval, il agit comme si le ROI est un ovalgtsquare. Le ROI (ovale) peut être restauré en entrant les détails demandés par la commande Edit Selection Restore Selection (touche de raccourci: Ctrl Shift E). Les résultats sont affichés dans une fenêtre de tracé avec les détails ROI dans le titre de la fenêtre de tracé. Le tracé contient les boutons Liste, Enregistrer, Copier. Le bouton Copier met les données dans le Presse-papiers afin qu'il puisse être collé dans une feuille Excel. Vous trouverez les paramètres du bouton Copier dans Options d'édition des profils du profil d'édition. Les paramètres recommandés sont les suivants: Ne pas enregistrer de valeurs x (empêche les données de numéro de tranche étant collées dans Excel) et Autoclose de sorte que vous n'avez pas à fermer le tracé analysé à chaque fois. Intensité dynamique vs Analyse de temps Le plug-in Plot Z Axis Profile (profil Z de Kevin (Gali) Baler (gliblr à yahoo) et Wayne Rasband renommé) surveillera l'intensité d'un ROI en mouvement à l'aide d'un outil de suivi des particules. Cet outil peut être manuel ou automatique. Utilisez la commande Image Stacks Plot Z Axis Profile. Obtenir des valeurs d'intensité à partir de plusieurs ROI Vous pouvez analyser plusieurs ROI à la fois avec le plugin Bob Doughertys Multi Measure. La fonction de gestionnaire de ROI natif effectue un travail similaire, sauf qu'il ne génère pas les résultats dans des colonnes triées. Consultez le site Web Bobs pour les mises à jour. Le plugin Multi Mesure fourni avec l'installation est v3.2. Ouvrez la série confocale et supprimez l'arrière-plan (Voir Correction d'arrière-plan) Génère une pile de référence pour ajouter des ROI. Utilisez la fonction Image Stacks Z-project et sélectionnez la moyenne. Renommer cette image quelque chose de mémorable. Ouvrez le plug-in ROI Manager (Analyse des outils Roi Manager ou icône de la barre d'outils). Sélectionnez ROI et ajoutez au gestionnaire ROI. Cliquez sur le bouton Afficher tout pour éviter d'analyser la même cellule deux fois. Après avoir sélectionné les ROI à analyser dans l'image de référence, vous pouvez les dessiner à l'image de référence en cliquant sur le bouton Moregtgt et en sélectionnant Draw. Enregistrez l'image de référence dans le dossier des données d'expériences, puis cliquez sur la pile à analyser. Cliquez sur le bouton Moregtgt dans le gestionnaire ROI et sélectionnez le bouton Multi Measure pour mesurer toutes les ROI. Cliquez sur OK. Cela mettra les valeurs de chaque tranche dans une seule ligne avec plusieurs colonnes par tranche. En cliquant sur Mesurer toutes les 50 tranches, toutes les valeurs de toutes les tranches et chaque ROI seront placées dans une seule colonne. Accédez à la fenêtre Résultats et sélectionnez l'option de menu Modifier Sélectionner tout. . Puis EditCopy. Allez dans Excel et collez les données. Vérifiez que tout a été collé correctement 10. Pour copier les coordonnées ROI dans la feuille de calcul Excel, il doit y avoir une ligne vide au-dessus des données d'intensité. Utilisez la boîte de dialogue Multi Mesure et cliquez sur le bouton Copier la liste. 14. Dans Excel, cliquez sur la cellule vide située au-dessus de la première colonne de données et collez-la dans les coordonnées ROI. Enregistrez les ROI avec le bouton Multi Mesure Enregistrer. Mettez-les dans le dossier des données expérimentales. Les ROI peuvent être ouverts plus tard individuellement avec le bouton Ouvrir ou tout à la fois avec le bouton Ouvrir tout. Les ROI ovales et rectangulaires peuvent être restaurés individuellement à partir des valeurs x, y, l, h avec le ROI des plugins. Spécifiez ROI. commander. L'imagerie Ratiométrique compare les enregistrements de deux signaux différents pour voir s'il existe des similitudes entre eux. Elle se fait en divisant un canal par un autre canal pour produire un troisième canal ratiométrique. Cette technique est utile car elle corrige les fuites de colorant, le chargement inutile des colorants et le photo-blanchiment. Un exemple d'application serait la mesure de l'ion intracellulaire, du pH et de la dynamique de la tension en temps réel. Une soustraction de fond est nécessaire avant l'analyse des images de rapports à deux canaux. Voir également la section de correction d'arrière-plan. Le plug-in RatioProfiler effectuera une analyse ratiométrique d'un seul ROI sur une pile interchangeable à deux canaux. Les tranches impaires sont des images de canal 1 et les tranches pairs sont des images de canal 2. Si vos deux canaux sont ouverts en tant que piles séparées, comme Zeiss, les deux canaux peuvent être entrelacés (mélangés en alternant entre eux) avec la commande de menu Plugins Stacks - Shuffling Stack Interleaver. Le plugin va générer un graphique vert des valeurs de rapport. Ch1Ch2 est la valeur par défaut et vous pouvez obtenir Ch2Ch1 si le plugin est exécuté avec la touche Alt vers le bas. Il générera également un deuxième graphique des intensités des canaux individuels, Ch1 et Ch2, ainsi qu'un tableau des résultats. La première ligne du tableau des résultats contient les valeurs pour les x, y, la largeur et la hauteur du ROI. A partir de la deuxième rangée vers le bas, la première colonne est l'heure (numéro de tranche), la deuxième colonne est l'intensité moyenne Ch1 et la troisième est l'intensité moyenne Ch2 et la valeur du rapport. La pile doit avoir son intervalle de trame calibré pour que la valeur de temps soit en secondes. Sinon, c'est Slices. L'intervalle de trame peut être défini pour la pile via la commande de menu Propriétés de l'image. Ce tableau peut être copié dans le Presse-papiers et collé ailleurs avec la commande de menu Modifier Copier tout. Ratio Analysis Using ROI manager 1.Supprimez le fond de l'image. 2. Ouvrez le gestionnaire de ROI (Analyse du gestionnaire ROI des outils) et cliquez sur le bouton Afficher tout. 3. Sélectionnez les cellules à analyser et ajoutez-les au gestionnaire ROI (bouton Ajouter ou touche T du clavier). 4. Exécutez le plugin. La fenêtre de résultats contient la moyenne de ch1 et ch2 et leur rapport. Chaque ligne est un point temporel (tranche). La première ligne contient les détails ROI. Pour générer une image de référence: Aplatissez la pile avec la commande de menu (Image Stacks Z-project avec Projection type: Maximum), Ajustez la luminosité et le contraste si nécessaire. Sélectionnez la nouvelle image et cliquez sur le bouton Plus dans le gestionnaire de ROI. Ensuite, sélectionnez Label. Obtention des données d'horodatage LSM Toolbox est un projet visant à intégrer des fonctions utiles communes autour du format de fichier LSM de Zeiss, ce qui devrait améliorer la convivialité des fichiers LSM confocaux conservés dans leur format natif, préservant ainsi toutes les métadonnées disponibles. En Fidji, les commandes correspondantes sont: Importation de fichier Afficher LSMToolbox qui affiche la boîte à outils, à partir de laquelle toutes les commandes peuvent être appelées et Aide à propos des plugins LSMToolbox. Qui affiche des informations sur le plugin. Cette lecture peut être trouvée en utilisant la commande de menu Image Show Info. . Défilez vers le bas pour obtenir le temps chaque tranche a été acquise. Sélectionnez cette heure, copiez-la dans Excel et trouvez le numéro de temps obtenu en utilisant la commande de menu Excel Remplacer. Cela ne laisse que les données de temps. Le temps écoulé peut ensuite être calculé en soustrayant la rangée 1 de toutes les lignes suivantes. Linescanning implique l'acquisition d'une seule ligne, d'un pixel de largeur, à partir d'un microscope commun confocal au lieu d'une image 2D standard. C'est généralement un moyen plus rapide de prendre une image. Toutes les images d'un seul pixel sont ensuite empilées pour recréer l'image 2D. Une génération pseudo-linescan d'une image 3-D (x, y, t). Il est utile pour afficher les données 3-D en 2 dimensions. Une ligne d'intérêt est dessinée suivie de la commande: Image Stacks Reslice ou avec le bouton du clavier. Il vous demandera la largeur de ligne que vous souhaitez obtenir la moyenne. Il générera une pile de pseudo-lignes avec chaque tranche représentant le pseudo-lignes de la ligne large d'un pixel le long de la ligne d'intérêt. Moyenne de la pseudo-lignescan pile en sélectionnant Image Stacks Z-Project. Et utilisez la commande Moyenne. Une poly-ligne peut être utilisée, mais cela ne va générer qu'une seule tranche de pixels. Les paramètres par défaut de Fijis supposent que les piles sont z - series plutôt que t - series. Cela signifie que de nombreuses fonctions liées à la troisième dimension d'une pile d'images sont appelées z-. Il suffit de garder cela à l'esprit. Analyse FRAP (Fluorescence Recovery After Photobleaching) Le plug-in profileur FRAP analyse l'intensité d'un ROI blanchi au cours du temps et le normalise contre l'intensité de la cellule entière. Après cela, il trouvera l'intensité minimale dans le ROI blanchi et s'adapter à la récupération avec ce point à l'esprit. Ouvrez le gestionnaire de ROI. Dessinez autour du ROI blanchi et l'ajouter au gestionnaire ROI. Dessinez autour de la cellule entière et ajoutez cela au gestionnaire ROI. La normalisation corrige le blanchiment qui se produit pendant l'acquisition d'image et suppose que la cellule entière est dans le champ de vision. Le plugin suppose que le plus grand des deux ROI dans le gestionnaire de ROI est le ROI de la cellule entière et que le ROI plus petit est la partie blanchie. Exécutez le plugin FRAP profiler. Le plugin renverra le graphique de l'intensité par rapport au temps, l'intensité normalisée par rapport au graphique du temps de la zone blanchie et l'ajustement de la courbe. Étalement de contraste non linéaire Égalisation Vous pouvez avoir plus de contrôle sur les réglages de luminosité et de contraste avec la commande de menu Contrôler amélioration du contraste. Avec une pile, il analyse l'histogramme de chaque tranches pour effectuer le réglage. La commande d'égalisation de contraste applique un étirement non linéaire de l'histogramme basé sur la racine carrée de son intensité. Gamma effectue un ajustement d'histogramme non linéaire. Les objets faibles deviennent plus intenses que les objets lumineux (gamma lt1). En outre, les objets de moyenne intensité deviennent plus faibles alors que les objets lumineux ne le sont pas (gamma gt 1). L'intensité de chaque pixel est portée à la puissance de la valeur gamma et ensuite mise à l'échelle à 8 bits ou la min et max des images 16 bits. Pour les images à 8 bits Nouvelle intensité 255 (ancienne intensité255) gamma Gamma peut être réglé via la commande Gamme Math Math. Il vous permettra d'ajuster le gamma avec la barre de défilement. Cliquez sur OK lorsque vous avez terminé. Vous pouvez utiliser la barre de défilement pour déterminer la valeur gamma souhaitée sur une tranche de votre pile. Il existe également une option pour prévisualiser les résultats. Voir la référence en ligne pour une explication des filtres numériques et comment ils fonctionnent. Les filtres peuvent être trouvés en utilisant la commande de menu Process Filters. . Filtre moyen. Le pixel est remplacé par la moyenne de lui-même et de ses voisins dans le rayon spécifié. L'option de menu Process Smooth est un filtre moyen de 33. Filtre gaussien. Ceci est similaire à un filtre de lissage, mais remplace la valeur de pixel par une valeur proportionnelle à une distribution normale de ses voisins. Filtre médian. La valeur de pixel est remplacée par la médiane d'elle-même et de ses voisins adjacents. Cela élimine le bruit et préserve les limites mieux que le simple filtrage moyen. L'option de menu Process Noise Despeckle est un filtre médian de 33. Filtre de convolution: Cela permet de multiplier deux tableaux de nombres ensemble. Les tableaux peuvent être de tailles différentes mais doivent être de même dimension. Dans l'analyse d'image, ce procédé est généralement utilisé pour produire une image de sortie dans laquelle les valeurs de pixels sont des combinaisons linéaires de certaines valeurs d'entrée. Minimum: Ce filtre, également appelé filtre d'érosion, est un filtre morphologique qui considère le voisinage autour de chaque pixel et, à partir de cette liste de voisins, détermine la valeur minimale. Chaque pixel de l'image est alors remplacé par la valeur résultante générée par chaque voisinage. Maximum: Ce filtre, également connu sous le nom de filtre de dilatation, est un filtre morphologique qui considère le voisinage autour de chaque pixel et, à partir de cette liste de voisins, détermine la valeur maximale. Chaque pixel de l'image est alors remplacé par la valeur résultante générée par chaque voisinage. Filtre de Kalman. Ce filtre, également connu sous le nom d'estimation quadratique linéaire, fonctionne de façon récursive sur des entrées bruyantes pour calculer une estimation statistiquement optimale de l'état du système sous-jacent. La correction d'arrière-plan peut être effectuée de plusieurs façons. Une méthode simple consiste à utiliser les tables de recherche d'images HiLo LUT pour afficher les valeurs zéro en bleu et blanc (valeur pixel 255) en rouge. Avec un arrière-plan qui est relativement uniforme dans l'image, supprimez-la avec la commande BrightnessContrast en augmentant lentement la valeur Minimum jusqu'à ce que la plupart du fond soit affiché en bleu. Appuyez sur le bouton Appliquer pour effectuer un changement permanent. Correction d'arrière-plan de la balle roulante Pour corriger un arrière-plan irrégulier, utilisez la commande de menu Traiter soustraction d'arrière-plan. Ceci utilisera un algorithme de boule de roulement sur le fond irrégulier. Le rayon doit être réglé à au moins la taille du plus grand objet qui ne fait pas partie de l'arrière-plan. Il peut également être utilisé pour supprimer le fond des gels où le fond est blanc. L'exécution de la commande plusieurs fois peut produire de meilleurs résultats. L'utilisateur peut choisir d'avoir ou non un fond clair, de créer un arrière-plan sans soustraction, d'avoir un paraboloïde coulissant, de désactiver le lissage ou de prévisualiser les résultats. La valeur par défaut du rayon de la bille à rouler est de 50 pixels. Traiter Soustraire l'arrière-plan.
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