Opciones Binarias De Threshold De Imagej

¿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 a 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 la 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 en 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 aplicado 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) Este submenú contiene comandos que ajustan el brillo / contraste, la ventana / nivel, el balance de color, los niveles de umbral y el tamaño de imagen / lienzo. Utilice esta herramienta para alterar interactivamente el brillo y el contraste de la imagen activa. Con las imágenes de 8 bits, el brillo y el contraste se cambian actualizando la tabla de búsqueda de imagen039 (LUT), por lo que los valores de píxel no cambian hasta que se presiona el botón Aplicar. Con imágenes de 16 bits y 32 bits, la pantalla se actualiza cambiando la asignación de valores de píxeles a valores de visualización de 8 bits, por lo que los valores de píxeles de píxeles también se modifican. El brillo y el contraste de las imágenes RGB se cambian modificando los valores de píxeles. Presione shift-c para abrir la ventana BampC de forma rápida y sencilla. Si ya está abierto, se activa. El gráfico de líneas en la parte superior de la ventana, que se superpone al histograma de image039s, muestra cómo los valores de píxeles se asignan a valores de visualización de 8 bits (0-255). Los dos números bajo el gráfico son los valores mínimos y máximos de píxeles visualizados. Estos dos valores definen el intervalo o ventana de visualización. ImageJ muestra imágenes mediante la asignación lineal de valores de píxeles en el rango de visualización para mostrar valores en el rango 0-255. Los píxeles con un valor inferior al mínimo se muestran en negro y los que tienen un valor mayor que el máximo se muestran en blanco. Hay cuatro controles deslizantes. Mínimo y Máximo controlan los límites inferior y superior del rango de visualización. El brillo aumenta o disminuye el brillo de la imagen moviendo el rango de visualización. El contraste aumenta o disminuye el contraste variando el ancho del rango de visualización. Cuanto más estrecho sea el rango de visualización, mayor será el contraste. Haga clic en Auto. Y ImageJ optimizará automáticamente el brillo y el contraste basándose en un análisis del histograma de image039s. Cree una selección y toda la imagen se optimizará basándose en un análisis de la selección. La optimización se realiza permitiendo que un pequeño porcentaje de píxeles en la imagen se saturen (se muestran en negro o blanco). Cada clic adicional en Auto aumenta el número de píxeles saturados y, por tanto, la cantidad de optimización. Haga clic en Restablecer para restaurar los ajustes de brillo y contraste originales. El rango de visualización se establece en el rango de valores de píxeles completo de la imagen. Una llamada de macro resetMinAndMax () se genera si el registrador de comandos está en ejecución. Haga clic en Establecer para introducir los valores mínimo y máximo del rango de visualización en un cuadro de diálogo. Una llamada de macro setMinAndMax () se genera si la grabadora de comandos se está ejecutando. Compruebe Propagar en todas las imágenes abiertas para aplicar estos valores al resto de las imágenes abiertas actualmente. Haga clic en Aplicar para aplicar la función de asignación de rango de visualización actual a los datos de píxeles. Si hay una selección, sólo se modifican los píxeles dentro de la selección. Esta opción actualmente sólo funciona con imágenes y pilas de 8 bits y con pilas RGB. Esta es la única opción de BampC que altera los datos de píxeles de las imágenes no RGB. Para las imágenes compuestas, propaga el rango actual de la imagen a los otros canales. Este comando altera interactivamente la ventana (rango mínimo y máximo) y nivel (posición de ese rango en el espacio de intensidad de escala de grises) de la imagen activa. Haga clic en Auto. Y ImageJ optimizará automáticamente la ventana y el nivel basándose en un análisis del histograma de image039s. Cree una selección y toda la imagen se optimizará basándose en un análisis de la selección. La optimización se realiza permitiendo que un pequeño porcentaje de píxeles en la imagen se saturen (se muestran en negro o blanco). Cada clic adicional en Auto aumenta el número de píxeles saturados y, por tanto, la cantidad de optimización. Haga clic en Restablecer para restaurar los ajustes de brillo y contraste originales. El rango de visualización se establece en el rango de valores de píxeles completo de la imagen. Una llamada de macro resetMinAndMax () se genera si el registrador de comandos está en ejecución. Haga clic en Establecer para ingresar los valores de nivel de ventana (centro) y ancho en un cuadro de diálogo. Una llamada de macro setMinAndMax () se genera si la grabadora de comandos se está ejecutando. Compruebe Propagar en todas las imágenes abiertas para aplicar estos valores al resto de las imágenes abiertas actualmente. Para imágenes de 8 bits (escala de grises de 8 bits, imágenes RGB o pilas), haga clic en Aplicar para modificar los datos de imagen para reflejar los ajustes actuales. Este panel ajusta el brillo y el contraste de un solo color de una imagen RGB estándar (8 bits por canal de color). Utilice la selección para especificar qué color se ajustará el histograma se dibuja para el color seleccionado. (Para las imágenes en color de 48 bits que se cargan como una pila, también la herramienta ImagegtAdjustgtBrightness / Contrast funciona en segmentos de una sola pila, es decir, los colores y la configuración de color del panel Color Balance se ignoran). Los controles deslizantes Mínimo y Máximo controlan los límites inferior y superior del rango de visualización. El brillo aumenta o disminuye el brillo de la imagen moviendo el rango de visualización. Haga clic en Auto. Y ImageJ optimizará automáticamente el brillo y el contraste del color seleccionado basándose en un análisis del histograma de la imagen. Al hacer clic repetidamente en Auto se reduce el rango de visualización, es decir, aumenta el contraste y la saturación de color. Reset vuelve a mostrar el rango de visualización en 0-255 para imágenes con 8 bits por canal o el rango de visualización completo para imágenes de 16 bits y 32 bits. Haga clic en Establecer para introducir los valores mínimo y máximo del rango de visualización en un cuadro de diálogo. Compruebe Propagar en todas las imágenes abiertas para aplicar estos valores al resto de las imágenes abiertas actualmente. Para imágenes de 8 bits (escala de grises de 8 bits, imágenes RGB o pilas), haga clic en Aplicar para modificar los datos de imagen para reflejar los ajustes actuales. Al cambiar de un color a otro, los cambios realizados en un color se perderán a menos que se haga clic en Apply antes. Utilice esta herramienta para establecer de forma interactiva valores de umbral inferior y superior, segmentando la imagen en características de interés y de fondo. Los píxeles con valores de brillo mayores o iguales al umbral inferior y menores o iguales al umbral superior se muestran en rojo. Utilice AnalyzegtMeasure (con Limit to Threshold en AnalyzegtSet Measurements marcadas) para medir el agregado de las entidades seleccionadas. Utilice AnalyzegtAnalyze Partículas para medir características individualmente. Utilice la herramienta de la varita para esbozar una sola característica. Utilice el regulador superior para ajustar el valor umbral mínimo y el inferior para ajustar el máximo. Mantenga presionada la tecla Alt mientras ajusta el mínimo para mover una ventana de umbral de anchura fija a través del rango de valores de gris (similar a Nivel, arriba). El botón Auto ajusta automáticamente los niveles de umbral basados ​​en un análisis del histograma de la imagen o selección actual. Aplicar establece los píxeles de umbral a negro y todos los otros píxeles a blanco. Sin embargo, si se selecciona ProcessgtBinarygtOptionsgtBlack Background, los píxeles de umbral se fijan en blanco y todos los otros píxeles en negro. Restablecer desactiva el umbral y actualiza el histograma. Rojo muestra los valores umbrales en rojo. Negro y Blanco cambia a un modo en el que las funciones se muestran en negro y el fondo en blanco, mientras que Over / Unde r muestra píxeles en azul (inferior al umbral bajo) o en gris (mayor que el valor umbral máximo). Haga clic en Establecer para ingresar nuevos niveles de umbral en un cuadro de diálogo. Ajusta la imagen activa o la selección a un ancho y altura especificados en píxeles. Compruebe Restringir relación de aspecto para crear una imagen con el ancho especificado y que ImageJ ajuste la altura para mantener la relación de aspecto original. Compruebe Interpolar para utilizar la interpolación bilineal. Establezca el nuevo ancho en 0 para crear una imagen con la altura especificada y haga que ImageJ ajuste el ancho para mantener la relación de aspecto original. Cambia el tamaño del lienzo de una imagen o pila sin escalar la imagen real. La Anchura y la Altura pueden ser expandidas o contraídas. Si el tamaño del lienzo se incrementa, el borde se llena con el color de fondo actual. O bien, si se comprueba Zero Fill, el borde se llena con píxeles que tienen un valor de cero. Utilice la herramienta ImageGtColorgtColor Selector para cambiar el color de fondo. También se puede especificar la posición de la imagen antigua dentro del nuevo lienzo (Centro, Izquierda superior, etc.). Gui / image / adjust. txt middot Última modificación: 2011/05/13 23:18 por awellsAuto Umbral Este complemento binariza imágenes de 8 y 16 bits utilizando varios métodos de umbral (derivados de histograma) globales. La fase segmentada se muestra siempre en blanco (255). Para el umbral local en lugar de global, consulte el complemento umbral local automático. ImageJ. Requiere v1.42m o más reciente. Copie el archivo AutoThreshold. jar de www. mecourse / landinig / software / autothreshold. jar en la carpeta ImageJ / Plugins y reinicie ImageJ o ejecute el comando Help Update Menus. Después de esto, aparecerá un nuevo comando en Image Adjust Auto Threshold. Fiji. Este plugin es parte de la distribución de Fiji, no hay necesidad de descargarlo. El método selecciona el algoritmo que se va a aplicar (detallado a continuación). Las opciones Ignorar negro e Ignorar blanco establecen los compartimientos de histograma de imágenes para 0 y 255 niveles de grey a 0 respectivamente. Esto puede ser útil si la imagen digitalizada tiene píxeles bajo o sobreexpuestos. El objeto blanco sobre fondo negro establece blancos los píxeles con valores por encima del valor umbral (de lo contrario, establece en blanco los valores menores o iguales al umbral). Establecer umbral en lugar de Umbral (una sola imagen) establece el umbral LUT, sin cambiar los datos de píxeles. Esto sólo funciona para imágenes individuales. Si está procesando una pila, hay dos opciones adicionales disponibles: La pila se puede usar para procesar todas las rebanadas (el umbral de cada rebanada se calculará por separado). Si esta opción se deja sin marcar, sólo se procesará el segmento actual. Utilizar histograma de pila primero calcula el histograma de toda la pila, luego calcula el umbral basado en ese histograma y, finalmente, binariza todos los cortes con ese único valor. Al seleccionar esta opción también selecciona automáticamente la opción Apilar arriba. 1. Se accede a este complemento a través de la entrada del menú Auto Umbral de Imagen, sin embargo los métodos de umbral también se implementaron parcialmente en el subprograma de Throws de ImageJs accesible a través del umbral de ajuste de imagen. Entrada del menú. Mientras que el complemento Auto Threshold puede utilizar o ignorar los extremos del histograma de la imagen (Ignorar negro, Ignorar blanco), el applet no puede: el método predeterminado ignora los extremos del histograma, pero los otros no. Esto significa que la aplicación de los dos comandos a la misma imagen puede producir resultados aparentemente diferentes. En esencia, el complemento Auto Umbral, con la configuración correcta, puede reproducir los resultados del applet, pero no el camino. 2. Desde la versión 1.12, el complemento admite el umbral de imágenes de 16 bits. Dado que el complemento de umbral automático procesa el espacio de escala de grises completo, puede ser lento cuando se trata de imágenes de 16 bits. Tenga en cuenta que el applet de Thresholder de ImageJ también procesa imágenes de 16 bits, pero en realidad ImageJ calcula primero un histograma con 256 binarios. Por lo tanto, puede haber diferencias en los resultados obtenidos en las imágenes de 16 bits al usar el applet y los verdaderos resultados de 16 bits obtenidos con este complemento. Tenga en cuenta que para acelerar, el histograma está entre corchetes para incluir sólo el rango de contenedores que contienen datos (y evitar el procesamiento de contenedores de histograma vacíos en ambos extremos). 3. El resultado de las imágenes y pilas de 16 bits (al procesar todas las rebanadas) es un contenedor de 8 bits que muestra el resultado en blanco 255 para cumplir con el concepto de imagen binaria (es decir, 8 bits con valores 0 y 255). Sin embargo, para las pilas en las que sólo se establece un umbral en 1 segmento, el resultado es todavía un contenedor de 16 bits con la fase umbral mostrada como blanco 65535. Esto es para mantener los datos sin tocar en las restantes rebanadas. La opción Try all conserva el formato de 16 bits para seguir mostrando las imágenes con métodos que podrían fallar al obtener un umbral. Las imágenes y pilas que son imposibles de limitar permanecen sin cambios. 4. La misma imagen en 8 y 16 bits (sin escala) devuelve el mismo valor de umbral, sin embargo, el método Lis originalmente devolvería valores diferentes cuando los datos de la imagen estaban desplazados (por ejemplo, al agregar un valor fijo a todos los píxeles). La implementación actual evita este problema dependiente de la compensación. 5. La misma imagen escalada por un valor fijo (por ejemplo, al multiplicar todos los píxeles por un valor fijo) devuelve un resultado de umbral similar (dentro de 2 niveles de escala de grises de la imagen sin escala original) para todos los métodos excepto Huang, Li y Triangle debido a la forma Estos algoritmos funcionan. Intente todo ¿Qué método segmenta mejor sus datos? Puede intentar responder a esta pregunta con la opción Probar todo. Esto produce un montaje con resultados de todos los métodos, permitiendo explorar cómo los diferentes algoritmos se realizan en una imagen o pila en particular. Cuando se usan pilas, en algunos casos puede que no sea una buena idea segmentar cada segmento individualmente en lugar de con un solo umbral para todos los sectores (pruebe el mri-stack. tif de las imágenes de muestra para comprender mejor este problema). Pruebe todos los métodos. Cuando se procesan pilas con muchas rebanadas, los montajes pueden volverse muy grandes (16 veces el tamaño original de la pila) y uno corre el riesgo de quedarse sin memoria RAM. Aparecerá una ventana emergente (cuando las pilas tienen más de 25 sectores) para confirmar si el procedimiento debe mostrar los resultados agrupados. Seleccione No para calcular los valores de umbral y visualizarlos en la ventana de registro. Valor predeterminado Este es el método original de umbral automático disponible en ImageJ, que es una variación del algoritmo IsoData (descrito más adelante). La opción Predeterminado debe devolver los mismos valores que el ajuste de imagen de Auto Umbral, al seleccionar Ignorar negro e Ignorar blanco. Para indicar la segmentación de la fase deseada, utilice la opción Objetos blancos sobre fondo negro. El método IsoData también se conoce como intermedio iterativo. Huang implementa Huangs difuso método de umbral. Esto utiliza la función de entropía de Shannons (también se puede usar la función entropía de Yagers). Portado de ME Celebis fourier0.8 rutinas 1 y 2. Intermodes Esto supone un histograma bimodal. El histograma se suaviza iterativamente utilizando un promedio de tamaño 3, hasta que sólo haya dos máximos locales: jyk. El umbral t se calcula entonces como (jk) / 2. Las imágenes con histogramas que tienen picos extremadamente desiguales o un ancho y en el valle no son adecuados para este método. Método Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí para una excelente presentación de diapositivas y su código MATLAB original. IsoData Procedimiento iterativo basado en el algoritmo isodata de: El procedimiento divide la imagen en objeto y fondo tomando un umbral inicial, luego se calculan los promedios de los píxeles en o debajo del umbral y píxeles anteriores. Se calculan los promedios de esos dos valores, se incrementa el umbral y se repite el proceso hasta que el umbral es mayor que el promedio compuesto. Es decir, existen varias implementaciones de este método. Consulte el código fuente para obtener más comentarios. Li Implements Lis Método de umbral mínimo de entropía cruzada basado en la versión iterativa (segunda referencia a continuación) del algoritmo. Li, CH amp Lee, CK (1993), umbral mínimo de entropía cruzada, reconocimiento de patrones 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), un algoritmo iterativo para el umbral mínimo de entropía cruzada, patrón de reconocimiento letras 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Encuesta sobre Técnicas de Umbral de Imagen y Evaluación del Desempeño Cuantitativo, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edu/sezgin04survey gt Ported de ME Celebis fourier0.8 rutinas 3 y 4. MaxEntropy Implements Método de umbral Kapur-Sahoo-Wong (Entropía Máxima): Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Un nuevo método para el umbral de imagen de nivel de gris utilizando la entropía del histograma, los modelos gráficos y el procesamiento de imágenes 29 (3). 273-285 Portado de ME Celebis fourier0.8 rutinas 5 y 6. Media Utiliza la media de los niveles de grises como umbral. Es utilizado por otros métodos como un primer umbral de conjetura. Glasbey, CA (1993), Análisis de algoritmos basados ​​en el histograma, CVGIP: Modelos Gráficos y Procesamiento de Imágenes 55. 532-537 MinError (I) Una implementación iterativa de Kittler e Illingworths Minimum Error thresholding. Esta implementación parece converger más a menudo que el original. Sin embargo, a veces el algoritmo no converge a una solución. En ese caso, se notifica una advertencia a la ventana de registro y el resultado predeterminado es la estimación inicial del umbral que se calcula utilizando el método de la media. Las opciones Ignorar negro o Ignorar blanco podrían ayudar a evitar este problema. Kittler, J amp. Illingworth, J (1986), Umbral mínimo de errores, reconocimiento de patrones 19. 41-47 Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí una excelente presentación de diapositivas y el código original de MATLAB. Mínimo Al igual que en el método Intermodes, esto supone un histograma bimodal. El histograma se suaviza iterativamente utilizando un promedio de tamaño 3, hasta que sólo haya dos máximos locales. El umbral t es tal que yt1 gt yt lt yt1. Las imágenes con histogramas que tienen picos extremadamente desiguales o un ancho y en el valle no son adecuados para este método. Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí una excelente presentación de diapositivas y el código original de MATLAB. Momentos El método Tsais intenta preservar los momentos de la imagen original en el resultado umbral. Portado de ME Celebis fourier0.8 rutinas 7 y 8. Otsu Otsus algoritmo de agrupamiento de umbral busca el umbral que minimiza la varianza intra-clase, definida como una suma ponderada de las varianzas de las dos clases. Llevado del código de C por Jordania Bevik. Percentila Supone que la fracción de píxeles de primer plano es 0,5. Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí una excelente presentación de diapositivas y el código original de MATLAB. RenyiEntropy Similar al método MaxEntropy, pero utilizando entropía Renyis en su lugar. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), un nuevo método para el umbral de imagen de nivel de grises utilizando la entropía del histograma, los modelos gráficos y el procesamiento de imágenes. 273-285 Ported de ME Celebis fourier0.8 rutinas 9 y 10. Shanbhag Ported de ME Celebis fourier0.8 rutinas 11 y 12. Triángulo Esta es una implementación del método Triángulo: Modificado de Johannes Schindelins plugin TriangleAlgorithm. El algoritmo Triangle, un método geométrico, no puede decir si los datos están sesgados a un lado u otro, pero asume un pico máximo (modo) cerca de un extremo del histograma y busca hacia el otro extremo. Esto provoca un problema en ausencia de información del tipo de imagen a procesar, o cuando el máximo no está cerca de uno de los extremos del histograma (resultando en dos posibles umbrales entre ese máximo y los extremos). Aquí el algoritmo se extendió para encontrar en qué lado del pico máximo los datos van más lejos y busca el umbral dentro de ese rango más grande. Yen Implements Yens thresholding method de: Ported from ME Celebis fourier0.8 rutinas 13 y 14. Análisis de Partículas Reconocimiento automático de partículas El recuento automático de partículas puede realizarse si la imagen no tiene demasiadas partículas individuales tocando. El conteo manual de partículas se puede hacer usando la Herramienta de Puntos Múltiples. Segmentación. O la capacidad de distinguir un objeto de su fondo, puede ser una cuestión difícil de tratar. Una vez hecho esto, el objeto puede entonces ser analizado. Umbral RAW Análisis de cuencas analíticasParticulares Determinación de um umbral 5.1.1.1 Umbral manual El análisis automático de partículas requiere una imagen binaria, en blanco y negro. Se establece un rango de umbral para indicar los objetos de interés aparte del fondo. Todos los píxeles de la imagen cuyos valores se encuentran bajo el umbral se convierten en negro y todos los píxeles con valores por encima del umbral se convierten en blanco o viceversa. Hay varias maneras de establecer umbrales. Las imágenes monocromáticas se marcan simplemente mediante el umbral de ajuste de imagen del menú. El umbral se puede ajustar utilizando las barras deslizantes. Los píxeles dentro del rango de umbral se muestran en rojo. Cuando esté satisfecho con los valores de umbral, puede pulsar Aplicar. Esto aplicará permanentemente los valores de umbral y convertirá la imagen en binario. Tiene diferentes opciones para establecer un umbral manual. El menú desplegable configurado como Predeterminado le permite elegir entre Predeterminado y otras 15 técnicas de umbral. El menú desplegable establecido en Rojo le permite elegir entre un esquema de color rojo sobre blanco, un esquema de color negro sobre blanco o un esquema de colores más y menos. La caja de fondo oscuro volverá el color de primer plano con el color de fondo. También puede optar por comprobar el cuadro Histograma de la pila para producir un histograma para toda una pila. Para las imágenes en color, la configuración del umbral se realiza con la secuencia de comandos Image Adjust Color Threshold. . La opción Método de umbral le permite elegir una técnica de umbral distinta de la predeterminada. La opción de color umbral le permite elegir entre rojo, blanco, negro o BampW como el color de umbral. La opción de espacio de color le permite elegir entre HSB, RGB, Lab y YUV. El fondo de la imagen de umbral se puede hacer claro u oscuro. La imagen se puede convertir en una imagen binaria mediante el comando de menú Tipo de imagen de 8 bits. Hay muchos algoritmos que puede utilizar para calcular el umbral sin introducir sesgo de usuario. Una evaluación de más de 40 de estos se puede encontrar en este documento: Sezgin, M. amp Sankur, B. (2004), Encuesta sobre técnicas de umbral de imagen y evaluación cuantitativa de rendimiento., Journal of Electronic imaging 13 (1). 146-168 (en Google Académico). Fiji tiene varios complementos encontrados en el menú Ajuste de imagen Umbral para el cálculo automático de un umbral de imagen. Estos incluyen el umbral de Otsus, el umbral máximo de entropía y el umbral de modelado de la mezcla. Para obtener una lista completa de los métodos disponibles con Fiji, consulte la sección Plugins ubicada en la sección Documentation en la pestaña Content en la parte superior de esta página. Separación de cuencas Los objetos superpuestos en una imagen binaria se pueden separar mediante el comando de menú Proceso Binary Watershed. Primero convierta la imagen en binario por umbral. . Muchas gracias.