Imagej Bewegende Gemiddelde

Auto Drempel Hierdie inprop binarises 8 en 16-bis beelde met behulp van verskeie internasionale (-histogram afgelei) drempel metodes. Die gesegmenteerde fase is altyd gewys as wit (255). Vir plaaslike drempel eerder as globale, sien die Auto Plaaslike Drempel plugin. ImageJ. vereis v1.42m of nuwer. Kopieer die AutoThreshold. jar lêer van www. mecourse / landinig / sagteware / autothreshold. jar in die gids ImageJ / proppe en óf ImageJ herlaai of hardloop die opdrag Hulp Werk spyskaarte. Hierna 'n nuwe opdrag moet verskyn in Beeld Pas Auto Drempel. Fidji. Hierdie inprop is deel van die Fidji verspreiding, daar is geen rede om dit af te laai. Metode kies die algoritme toe te pas (hieronder uiteengesit). Die Ignoreer swart en ignoreer wit opsies stel die beeld histogram dromme vir 0 en 255 greylevels tot 0 onderskeidelik. Dit kan nuttig wees indien die gedigitaliseerde beeld het onder - of oor - blootgestel pixels. Wit voorwerp op swart agtergrond stel om wit die pixels met waardes bo die drempelwaarde (anders is dit stel om wit die waardes minder of gelyk aan die drumpel). Stel Drempel in plaas van die Drempel (enkele beelde) stel die drempel LUT, sonder om die pixel data. Dit werk net vir enkele beelde. Dit wat jy verwerking van 'n stapel, twee addisionele opsies is beskikbaar: stapel gebruik kan word om al die snye (die drumpel van elke sny sal afsonderlik bereken word) verwerk. As hierdie opsie afgeskakel oorbly, sal slegs die huidige deel verwerk. Gebruik stapel histogram bere eers die histogram van die hele stapel, dan bere die drumpel gebaseer op die histogram en uiteindelik binarises al die snye met daardie enkele waarde. hierdie opsie te kies kies ook die opsie stapel bo outomaties. 1. Hierdie inprop is toeganklik deur middel van die prent Auto Drempel kieslys inskrywing, maar die drempel metodes is ook gedeeltelik in ImageJs geïmplementeer thresholder applet toeganklik is deur middel van die prent aanpas Drempel. menu-item. Terwyl die Auto Drempel plugin kan gebruik of ignoreer die uiterstes van die beeld histogram (Ignoreer swart, Ignoreer wit) die applet kan nie: die standaard metode ignoreer die histogram uiterstes maar die ander metodes nie. Dit beteken dat die toepassing van die twee opdragte na dieselfde beeld blykbaar verskillende resultate kan produseer. In wese, die Auto Drempel plugin, met die regte gereedskap, kan die resultate van die applet reproduseer, maar nie die manier ronde. 2. Vanaf weergawe 1.12 die prop ondersteun drempel van 16-bit beelde. Sedert die Auto Drempel plugin prosesse die volle swart en wit ruimte, kan dit stadig wees wanneer hulle met 16-bit beelde. Let daarop dat die ImageJ thresholder applet prosesse ook 16-bit beelde, maar in werklikheid is ImageJ eerste bere n histogram met 256 dromme. Daarom is daar dalk verskille in die resultate wat verkry is op 16-bit beelde by die gebruik van die applet en die ware 16-bit resultate verkry met hierdie plugin resultate. Let daarop dat vir die bespoediging van die histogram word tussen hakies om net die omvang van dromme wat data bevat, sluit (en vermy die verwerking van leë histogram dromme by beide uiterstes). 3. Die resultaat van 16 bit beelde en stapels (wanneer die verwerking van alle snye) is 'n 8 bit houer wat die resultaat in wit 255 om te voldoen aan die konsep binêre beeld van (dit wil sê 8 stukkies met 0 en 255 waardes). Maar vir stapels waar slegs 1 sny is thresholded, die resultaat is nog steeds 'n 16 bit houer met die thresholded fase getoon as wit 65535. Dit is die data onaangeraak in die oorblywende snye hou. Die probeer om al opsie behou die 16 bit formaat om steeds die beelde wys met metodes wat kan misluk om 'n drumpel te verkry. Beelde en stapels wat onmoontlik is om drumpel bly onveranderd. 4. Dieselfde beeld in 8 en 16 stukkies (sonder skalering) gee terug dieselfde drempelwaarde egter oorspronklik Lis metode sal verskillende waardes terugkeer wanneer die beeld data (bv wanneer jy 'n vaste waarde aan alle pixels) is geneutraliseer. Die huidige implementering vermy hierdie geneutraliseer-afhanklike probleem. 5. Dieselfde beeld afgeskaal deur 'n vaste waarde (bv wanneer vermenigvuldig al pixels deur 'n vaste waarde) gee terug 'n soortgelyke drumpel gevolg (binne 2 swart en wit vlakke van die oorspronklike beeld unscaled) vir alle metodes behalwe Huang, Li en Triangle as gevolg van die manier hierdie algoritmes werk. Probeer al Watter metode segmente jou data die beste 'n Mens kan probeer om hierdie vraag te beantwoord met behulp van die probeer al opsie. Dit veroorsaak 'n montage met die resultate van al die metodes, sodat om te verken hoe die verskillende algoritmes uit te voer op 'n bepaalde beeld of stapel. By die gebruik van stapels, in sommige gevalle is dit dalk nie 'n goeie idee om segment elke sny individueel eerder as met 'n enkele drumpel vir alle snye (probeer die MRI-stack. tif van die monster beelde om hierdie probleem beter te verstaan). Probeer al die metodes. Wanneer die verwerking van stapels met baie snye, kan die montages baie groot geword (16 keer die oorspronklike stapel grootte) en een risiko's loop uit geheue. 'N pop-up venster sal verskyn (wanneer stapels het meer as 25 snye) om te bevestig of die prosedure die montaged resultate moet wys. Kies Nee om die drempelwaardes te bereken en vertoon dit in die log venster. Default Dit is die oorspronklike metode van die motor drempel beskikbaar in ImageJ, wat is 'n variasie van die IsoData algoritme (soos hieronder beskryf). Die verstek opsie moet dieselfde waardes terugkeer as die Beeld Pas Drempel Auto, by die kies van Ignoreer swart en ignoreer wit. Om segmentering van die gewenste fase aan te dui, gebruik die wit voorwerpe op swart agtergrond opsie. Die IsoData metode staan ​​ook bekend as iteratiewe intermeans. Huang Implemente Huangs fuzzy drempel metode. Dit maak gebruik van Shannons entropie funksie ( 'n mens kan ook Yagers entropie funksie gebruik). Oorgedra vanaf MY Celebis fourier0.8 roetines 1 en 2. Intermodes Dit veronderstel 'n bimodale histogram. Die histogram is iteratief stryk met behulp van 'n lopende gemiddelde grootte 3, totdat daar net twee lokale maksima: j en k. Die drumpel t word dan bereken as (jk) / 2. Beelde met histogramme met uiters ongelyke pieke of 'n breë en by vallei is nie geskik vir hierdie metode. metode oorgedra vanaf Antti Niemists MATLAB kode. Kyk hier vir 'n uitstekende skyfievertoning en sy oorspronklike MATLAB kode. IsoData Iteratiewe prosedure gebaseer op die isodata algoritme van: Die proses verdeel die beeld in voorwerp en agtergrond deur 'n aanvanklike drumpel, word dan die gemiddeldes van die pixels op of onder die drumpel en pixels bo bereken. Die gemiddeldes van die twee waardes is bereken, die drumpel geinkrementeer en die proses word herhaal totdat die drumpel is groter as die saamgestelde gemiddelde. Dit wil sê, Verskeie implementering van hierdie metode bestaan. Sien die bronkode vir verdere kommentaar. Li Implemente Lis Minimum Kruis Entropie drempel metode wat gebaseer is op die iteratiewe weergawe (2 verwysing hieronder) van die algoritme. Li, CH amp Lee, CK (1993), Minimum Kruis Entropie Drempeling, patroonherkenning 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), 'n iteratiewe algoritme vir Minimum Kruis Entropie Drempeling, patroonherkenning Briewe 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Opname oor Image Drempeling tegnieke en Kwantitatiewe prestasie-evaluering, Journal of Elektroniese Imaging 13 (1). 146-165. ltciteseer. ist. psu. edu/sezgin04survey GT oorgedra van MY Celebis fourier0.8 roetines 3 en 4. MaxEntropy Implemente Kapur-Sahoo-Wong (Maksimum Entropie) drempel metode: Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), 'n nuwe metode vir Gray-Vlak Picture Drempeling Gebruik die Entropie van die Histogram, Grafiese modelle en Beeldverwerking 29 (3). 273-285 oorgedra van MY Celebis fourier0.8 roetines 5 en 6. Gemiddelde Gebruik die gemiddelde van grys vlakke as die drumpel. Dit word deur 'n ander metodes as 'n eerste raaiskoot drumpel. Glasbey, CA (1993), 'n Ontleding van histogram gebaseer drempel algoritmes, CVGIP: Grafiese modelle en Beeldverwerking 55. 532-537 MinError (i) 'n iteratiewe implementering van KITTLER en Illingworths Minimum Fout drempel. Dit implementering blyk te meer dikwels as die oorspronklike konvergeer. Tog, soms die algoritme nie konvergeer na 'n oplossing. In daardie geval 'n waarskuwing is gerapporteer word aan die log venster en die resultaat verstek na die aanvanklike raming van die drumpel wat bereken met behulp van die gemiddelde metode. Die Ignoreer swart of Ignoreer wit opsies kan help om hierdie probleem te vermy. KITTLER, J amp Illingworth, J (1986), Minimum fout drempel, patroonherkenning 19. 41-47 oorgedra vanaf Antti Niemists MATLAB kode. Kyk hier vir 'n uitstekende skyfievertoning en die oorspronklike MATLAB kode. Minimum Net om die Intermodes metode, Dit veronderstel 'n bimodale histogram. Die histogram is iteratief stryk met behulp van 'n lopende gemiddelde grootte 3, totdat daar net twee lokale maksima. Die drumpel t is sodanig dat yt1 GT yt Dit yt1. Beelde met histogramme met uiters ongelyke pieke of 'n breë en by vallei is nie geskik vir hierdie metode. Oorgedra vanaf Antti Niemists MATLAB kode. Kyk hier vir 'n uitstekende skyfievertoning en die oorspronklike MATLAB kode. Oomblikke Tsais metode poog om die oomblikke van die oorspronklike beeld te bewaar in die thresholded gevolg. Oorgedra vanaf MY Celebis fourier0.8 roetines 7 en 8. Otsu Otsus drumpel groepering algoritme soektogte vir die drumpel dat die intra-klas variansie verminder, gedefinieer as 'n geweegde som van afwykings van die twee klasse. Oorgedra vanaf C-kode, by die Jordaan Bevik. Persentiel aanvaar die fraksie van voorgrond pixels wees 0.5. Oorgedra vanaf Antti Niemists MATLAB kode. Kyk hier vir 'n uitstekende skyfievertoning en die oorspronklike MATLAB kode. RenyiEntropy Soortgelyk aan die MaxEntropy metode, maar met behulp van Renyis entropie plaas. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), 'n nuwe metode vir Gray-Vlak Picture Drempeling Gebruik die Entropie van die Histogram, Grafiese modelle en Beeldverwerking 29 (3). 273-285 oorgedra van MY Celebis fourier0.8 roetines 9 en 10. Shanbhag oorgedra van MY Celebis fourier0.8 roetines 11 en 12. Triangle Dit is 'n implementering van die Triangle metode: Gewysig van Johannes Schindelins plugin TriangleAlgorithm. Die Triangle algoritme, 'n meetkundige metode, kan nie sê of die data is skeef na die een of ander kant, maar neem 'n maksimum piek (modus) naby die een kant van die histogram en navrae na die ander kant. Dit veroorsaak 'n probleem in die afwesigheid van inligting van die tipe beeld te verwerk, of wanneer die maksimum is nie naby een van die histogram uiterstes (wat lei tot twee moontlike drumpel streke tussen wat Max en die uiterstes). Hier is die algoritme is uitgebrei om uit te vind op watter kant van die maksimum piek die data gaan die verste en soek vir die drumpel binne daardie grootste reeks. Jen Implemente Yens drempel metode van: oorgedra van MY Celebis fourier0.8 roetines 13 en 14.Image Intensiteit Processing Helderheid is die visuele persepsie van weerkaatste lig. Verhoogde glans verwys na 'n foto toegeneem luminance. Daarteenoor is die skeiding van die ligste en donkerste dele van 'n beeld. 'N Toename in teenstelling sal donkerder skadu en verlig hoogtepunte. Toenemende kontras word algemeen gebruik om voorwerpe in 'n beeld meer onderskeibaar maak. Eers die helderheid en kontras met Beeld te pas helderheid / kontras. om visualisering van die beeld te vergemaklik. Klik op die Auto knoppie om 'n intelligente kontras strek van toepassing op die beeld vertoon. Helderheid en kontras is aangepas word met inagneming van die beelde histogram. As herhaaldelik gedruk, die knoppie verhoog die persentasie van versadigde pixels. Die Herstel knoppie maak die maksimum 0 en die minimum 255 in 8-bis beelde en die maksimum en minimum gelyk aan die kleinste en grootste pixel waardes in die beelde histogram vir 16-bis beelde. As die Auto knoppie 'n gewenste resultaat lewer nie, gebruik die hulpmiddel streek-van-belang (ROI) te deel van die sel en 'n agtergrond te kies, dan weer druk op die Auto knoppie. Die stuk sal dan gebaseer op die sterkte van die ROI. Druk op die knoppie Toepassen permanent verander die werklike grys waardes van die beeld. As net die ontleding van beeld intensiteit nie op die knoppie druk. Indien u verkies om die beeld te vertoon as swart op wit eerder as wit op swart, gebruik dan die omgekeerde opdrag: Image Soek Tabelle Keer LUT. Die opdrag wysig Keer omkeer die pixel waardes hulself permanent. Aan intensiteit waardes van enkele ROI As die werk met 'n stapel, kan die geselekteerde ROI ontleed met die opdrag: Image Stack Plot Z Spil profiel. Dit genereer 'n enkele kolom van getalle - een sny intensiteit per ry. Die top 6 rye van die kolom is besonderhede van die ROI. Dit maak seker dieselfde ROI is nie twee keer ontleed en kan jy 'n interessante Rois red. Die besonderhede is saamgestel uit gebied, x-koördinaat, y-koördinaat, AR, rondheid, en soliditeit van die ROI. As die ROI is 'n polylinegtfreehand ROI eerder as 'n squaregtoval, dit dien asof die ROI is 'n ovalgtsquare. Die (ovaal) ROI kan herstel word deur die invoer van die besonderhede na aanleiding van die seleksie wysig Herstel Seleksie (hotkey: Ctrl Shift E) opdrag. Die resultate word vertoon in 'n plot-venster met die ROI besonderhede in die plot venster titel. Die plot bevat die knoppies lys, Save, kopieer. Die knoppie Kopieer plaas die data in die knipbord, sodat dit kan geplak word na 'n Excel vel. Die instellings vir die kopie knoppie kan gevind word onder Options Wysig profiel Plot Options. Aanbevole instellings sluit in: Moet x-waardes (verhoed sny aantal data wat geplak in Excel) en close nie red sodat jy hoef nie na die ontleed plot elke keer te sluit. Dinamiese intensiteit teenoor tyd analise Die plugin Plot Z Spil profiel (dit is die Z Profiler van Kevin (Gali) Baler (gliblr by yahoo) en Wayne Rasband eenvoudig herdoop) die intensiteit van 'n bewegende ROI met behulp van 'n deeltjie dop hulpmiddel sal monitor. Hierdie instrument kan óf handleiding of outomatiese wees. Gebruik die prent Stack Plot Z Spil profiel opdrag. Aan intensiteit waardes van veelvuldige Rois Jy kan verskeie Rois analiseer in 'n keer met Bob Doughertys Multi Meet plugin. Die boorling ROI bestuurder funksie doen 'n soortgelyke werk, behalwe die geval genereer die resultate in gesorteerde kolomme. Gaan Bobs webwerf vir updates. Die Multi Meet plugin wat kom met die installasie is v3.2. Oop confocale-reeks en verwyder die agtergrond (Sien Agtergrond korreksie) Genereer 'n verwysing stapel vir die toevoeging van rois. Gebruik die prent Stapels Z-projek funksie en kies die Gemiddelde. Herbenoem hierdie beeld iets te onthou. Maak die ROI Bestuurder plugin (Analiseer gereedskap Roi Bestuurder of toolbar icon). Kies Rois en by die ROI bestuurder. Klik op die Alles wys knoppie om te help verhoed dat die ontleding van dieselfde sel twee keer. Na die kies van rois beeld die verwysing in te ontleed, kan jy dit teken die prentjie van die verwysing na deur op die Moregtgt knoppie en kies Teken. Slaan beeld die verwysing na die gids eksperimente data en kliek dan op die stapel te ontleed. Klik op die Moregtgt knoppie in die ROI bestuurder en kies die Multi Meet knoppie om al die Rois meet. Klik op OK. Dit sal waardes van elke sny sit in 'n enkele ry met verskeie kolomme per stuk. Klik op Meet al 50 snye sal alle waardes van alle snye en elke ROI in 'n enkele kolom sit. Gaan na die venster Resultate en kies die menu-item wysig Alles kies. . Dan verander / kopiëring. Gaan na Excel en plak in die data. Maak seker dat alles geplak korrek 10. Om kopieer ROI koördineer in die Excel spreadsheet, moet daar 'n leë ry bokant die intensiteit data wees. Gebruik die Multi dialoog Meet en klik op die lys Kopieer knoppie. 14. In Excel, kliek op die leë sel bo die eerste data kolom en plak in die ROI koördinate. Slaan die Rois met die Multi-knoppie Meet Save. Sit hulle in die eksperimentele gids data. Die Rois kan later oopgemaak individueel met die Open knoppie of alles op een slag met die Open knoppie Alle. Ovaal en vierkantige Rois kan individueel herstel van x, y, l, h waardes met die proppe ROI Spesifiseer ROI. bevel. Ratiometric beelding vergelyk die opnames van twee verskillende seine om te sien of daar enige ooreenkomste tussen hulle. Dit word gedoen deur 'n kanaal te deel deur 'n ander kanaal aan 'n derde ratiometric kanaal te produseer. Hierdie tegniek is nuttig omdat dit reggemaak vir kleurstof lekkasie, ongelyke kleur laai, en foto-bleek. 'N Voorbeeld aansoek sal wees meet intrasellulêre ioon, pH, en spanning dinamika in real time. Agtergrond aftrek is nodig voordat ontleding van tweekanalige verhouding beelde. Sien ook die agtergrond regstelling artikel. Die RatioProfiler plugin sal ratiometric ontleding van 'n enkele ROI te voer op 'n dubbele-kanaal Interleaved stapel. Die vreemde-snye is kanaal 1 beelde en die aand snye is kanaal 2 beelde. As jou twee kanale oopgemaak as afsonderlike stapels, soos Zeiss, die twee kanale kan Interleaved (gemeng met wisselende tussen hulle) met die menu opdrag proppe Stapels - Shuffling stapel Interleaver. Die plugin sal 'n groen-plot van die verhouding waardes genereer. Ch1Ch2 is die standaard en jy kan Ch2Ch1 kry as die prop is hardloop met die Alt-sleutel. Dit sal ook genereer 'n tweede stuk van die sterkte van die individuele kanale, H1 en Ch2, sowel as 'n resultaat tafel. Die eerste ry van die resultate tabel bevat waardes vir die x, y, breedte en hoogte van die ROI. Vanaf die tweede ry afwaartse, die eerste kolom is die tyd (deel nommer), die tweede kolom is die H1 beteken intensiteit, en die derde kanaal is die Ch2 beteken intensiteit en die verhouding waarde. Die stapel moet sy raam interval gekalibreer sodat die tydwaarde te wees in sekondes. Andersins, is dit skywe. Die raam interval kan ingestel word vir die stapel via die menu opdrag Image Properties. Hierdie tabel kan gekopieer word na die knipbord en elders geplak met die Redigeer Copy Alle menu opdrag. Verhouding analise met behulp van ROI bestuurder 1.Subtract die agtergrond van die beeld. 2. Open ROI bestuurder (Analiseer gereedskap ROI bestuurder.) En klik op die Alles wys knoppie. 3. Kies die selle te ontleed en voeg dit by die ROI bestuurder (knoppie of sleutelbord T sleutel Voeg). 4. Begin die prop. Die venster resultate bevat die gemiddelde van CH1 en CH2 en hul verhouding. Elke ry is 'n timepoint (sny). Die eerste ry bevat die ROI besonderhede. Beeld 'n verwysing te genereer: Plat die stapel met die menu opdrag (Foto Stack Z-projek met projeksie type: Maksimum), pas die helderheid en kontras, indien nodig. Kies die nuwe beeld en kliek op die Meer knoppie in die ROI bestuurder. Daarna kies Label. Die verkryging van tyd stempel data Zeiss LSM Die LSM Toolbox is 'n projek wat gerig is op die integrasie van algemene bruikbare funksies rondom die Zeiss LSM lêer formaat, wat bruikbaarheid van confocale LSM lêers in hul oorspronklike formaat gehou moet verbeter en sodoende die behoud van alle beskikbare metadata. In Fidji, ooreenstemmende opdragte is: lêer invoer Wys LSMToolbox wat die toolbox, waaruit al gebooie genoem kan word en help om oor proppe LSMToolbox vertoon. wat vertoon inligting oor die prop. BioRAD Dit lees kan gevind word deur die gebruik van die menu opdrag Image Wys Info. . Scroll af na die tyd elke sny verkry kry. Kies hierdie tyd, kopieer dit in Excel, en vind die tyd getal wat verkry word deur die gebruik van die Excel menu opdrag wysig vervang. Dit sal slegs die tyd data te verlaat. Die tydsverloop kan dan bereken deur ry 1 van alle daaropvolgende rye. Linescanning behels die verkryging van 'n enkele lyn, one pixel breedte van 'n beeld 'n standaard 2D algemene confocale mikroskoop plaas van. Dit is gewoonlik 'n vinniger manier om 'n beeld te neem. Al die enkele pixel-wye beelde word dan gestapel om die beeld van die 2D herskep. 'N pseudo-linescan generasie van die beeld 'n 3-D (x, y, t). Dit is nuttig vir die vertoon van 3-D data in 2 dimensies. 'N lyn van belangstelling word gevestig gevolg deur die opdrag: Image Stack Reslice of met die sleutelbord knoppie /. Dit sal jou vra vir die lyn breedte wat jy wil word gemiddeld. Dit sal 'n pseudo-linescan stapel met elke sny verteenwoordig die pseudo-linescan van 'n enkele pixel wye lyn langs die lyn van belangstelling te wek. Gemiddelde die pseudo-linescan stapel met die kies van Beeld Stack Z-projek. en gebruik die Gemiddelde opdrag. 'N poli-lyn kan gebruik word, maar dit sal slegs genereer 'n enkele pixel sny. Fijis standaard instellings aanvaar dat stapels is Z Serie eerder as t Serie. Dit beteken dat baie funksies wat verband hou met die derde dimensie van 'n beeld stapel te verwys met 'n z-. Hou net in gedagte. FRAP (Fluorescentie herstel na Photobleaching) Ontleding Die FRAP profiler plugin sal analiseer die intensiteit van 'n gebleikte ROI met verloop van tyd en normaliseer dit teen die intensiteit van die hele sel. Daarna is dit die minimum intensiteit in die gebleikte ROI sal vind en pas die herstel van hierdie punt in gedagte. Maak die ROI bestuurder. Teken regoor die gebleikte ROI en voeg dit by die ROI bestuurder. Teken rondom die hele sel en byvoeg dat die ROI bestuurder. Die normalisering reggemaak vir die bleik wat plaasvind tydens beeld verkryging en aanvaar die hele sel is in die gebied van die oog. Die plugin aanvaar die grootste van die twee Rois in die ROI bestuurder is die hele sel ROI en dat die kleiner ROI is die verbleikte deel. Begin die FRAP profiler plugin. Die plugin sal die intensiteit terugkeer vs tyd plot, die genormaliseerde intensiteit teenoor tyd plot van die verbleikte gebied, en die boogpas. Nie-lineêre kontras strek Gelijkstelling Jy kan meer beheer oor helderheid en kontras aanpassings met die proses verbeter kontras menu opdrag het. Met 'n stapel, dit ontleed die elke snye histogram om die aanpassing te maak. Die gelyk kontras opdrag geld 'n nie-lineêre strek van die histogram gebaseer op die vierkantswortel van die intensiteit. Gamma Gamma voer 'n nie-lineêre histogram aanpassing. Moeg voorwerpe raak meer intens terwyl helder voorwerpe te doen nie (gamma LT1). Ook, voorwerpe medium-intensiteit dowwer geword terwyl helder voorwerpe te doen nie (gamma GT 1). Die intensiteit van elke pixel is verhef tot die mag van die gamma waarde en dan afgeskaal tot 8-stukkies of die min en max van 16-bit beelde. Vir 8 bit beelde Nuwe intensiteit 255 (ou intensity255) gamma Gamma kan aangepas word via die proses Math Gamma opdrag. Dit sal jou toelaat om die gamma met die rolbalk aan te pas. Klik op OK as jy klaar is. Jy kan die boek-bar te gebruik om die verlangde gamma waarde bepaal op een sny jou stapel. Daar is ook 'n opsie om die resultate te sien. Sien die aanlyn verwysing vir 'n verduideliking van digitale filters en hoe dit werk. Comments nie gevind kan word met behulp van die menu opdrag Proses filters. . Beteken filter. die pixel vervang met die gemiddelde van homself en sy bure binne die gespesifiseerde radius. Die menu-item Proses Glad is 'n 33 gemiddelde filter. Gaussiese filter. Dit is soortgelyk aan 'n glad filter maar vervang die pixel waarde met 'n waarde eweredig aan 'n normale verspreiding van sy bure. Mediaan filter. Die pixel waarde is vervang met die mediaan van homself en sy aangrensende bure. Dit verwyder geraas en bewaar grense beter as eenvoudige gemiddelde filter. Die menu-item Proses Geraas Ontspikkelen is 'n 33 mediaan filter. Oprollen filter: Dit laat twee skikkings van getalle bymekaar te vermenigvuldig. Die skikkings kan verskillende groottes, maar moet van dieselfde dimensie wees. In beeldanalise hierdie proses is oor die algemeen gebruik word om 'n uitset beeld waar die pixel waardes lineêre kombinasies van sekere insetwaardes te produseer. Minimum: Hierdie filter, ook bekend as 'n erosie filter, is 'n morfologiese filter wat die omgewing rondom elke pixel oorweeg en, uit die lys van bure, bepaal die minimum waarde. Elke pixel in die beeld word dan vervang met die gevolg waarde wat gegenereer word deur elke buurt. Maksimum: Hierdie filter, ook bekend as 'n vergroting filter, is 'n morfologiese filter wat die omgewing rondom elke pixel oorweeg en, uit die lys van bure, bepaal die maksimum waarde. Elke pixel in die beeld word dan vervang met die gevolg waarde wat gegenereer word deur elke buurt. Kalman filter. Dit filter, ook bekend as die Lineêre Kwadratiese skatting, rekursief bedryf op lawaaierige insette om 'n statisties optimale skatting van die onderliggende stelsel staat te bereken. Agtergrond regstelling gedoen kan word in verskeie maniere. 'N Eenvoudige metode is om die beeld Lookup Tabelle HILO LUT gebruik om nul waardes soos blou en wit waardes (pixel waarde 255) as rooi vertoon. Met 'n agtergrond wat relatief selfs oor die beeld, verwyder dit met die opdrag Helderheid / Contrast deur stadig die verhoging van die minimum waarde totdat die meeste van die agtergrond blou vertoon. Klik op die knoppie Toepassen om 'n permanente verandering te maak. Rollende-Ball agtergrond regstelling Om vas te stel 'n ongelyke agtergrond gebruik die menu opdrag Proses Trek agtergrond. Dit sal 'n rollende bal algoritme gebruik op die ongelyke agtergrond. Die radius moet ingestel word om ten minste die grootte van die grootste voorwerp wat nie deel van die agtergrond. Dit kan ook gebruik word om die agtergrond van gels waar die agtergrond is wit verwyder. Die uitvoer van die opdrag 'n paar keer kan beter resultate te lewer. Die gebruiker kan kies of 'n ligte agtergrond het, skep 'n agtergrond met geen aftrek, het 'n skuifdeur paraboliese, glad skakel, of 'n voorbeeld van die resultate. Die standaard waarde vir die rollende bal radius is 50 pixels. Proses Trek Background. moving gemiddelde in stapel enkele aanpassings van die twee makros moet doen wat jy wil. // ----------------------------------------------- Makro quotpaste met versnit aangrensende slicesquot checkCurrentVersion () oorspronklike getImageID () selectImage (oorspronklike) vir (i2iltnSlicesi) run (quotSet Sny. quot, quotslicequoti) run (quotSelect Allquot) run (quotCopyquot) run (quotSet Sny. quot, quotslicequot (i-1 )) setPasteMode (quotAveragequot) run (quotPastequot) selectImage (oorspronklike) run (quotSet Sny. quot, quotslicequotnSlices) run (quotDelete Slicequot) run (quotSet Sny. quot, quotslicequot1) run (quotDelete Slicequot) run (quotBrightness / kontras. quot) // ------------------------------------------------ ------------------ makro Projeksies van veranderlike breedte checkCurrentVersion () oorspronklike getImageID () einde nSlices () zdepth 4 projtype quotMax Intensityquot // of Gemiddeld Intensiteit of 'n ander tipe van ( i1ilt (end-zdepth) i) stop ek zdepth hardloop (quotZ Projek. quot, quotstartquotiquot stopquotstopquot projectionquotprojtype) run (quotSelect Allquot) run (quotCopyquot) run (quotClosequot) selectImage (oorspronklike) run (quotSet sny. quot, quotslicequoti) run (quotPastequot) Op 12:20 07/11/07, skryf jy: gtHi, GT gtDoes iemand wat weet hoe om te doen bewegende gemiddelde in die z-rigting van 'n gtstack Nou die bewegende gemiddelde filter is vir die xy-vlak . Ek wil 'n bewegende gemiddelde gtdo vir elke pixle in die z-rigting. Kan iemand my gttell hoe om dit te doen met ImageJ Dankie. GT gtDa GT GT gtNeed n brein hupstoot Herlaai 'n stimulerende spel. Speel gtnow club. live/home. aspxicidclubhotmailtextlink1 Michael Cammer Analitiese Imaging Fasiliteit Albert Einstein Coll. van Med. URL: www. aecom. yu. edu/aif/~~MD~~aux Volg die skakel en jy kan 'n prop genoem WalkingAverage. class vind. Dit moet doen wat jy is op soek na. Arne Seitz, Wetenskaplike Beampte Advanced Light Mikroskopie Fasiliteit EMBL Heidelberg 49 6221 387 8467 ----- Ursprngliche Focus ----- Von: ImageJ Belangegroep mailto: verborge e-pos Im Auftrag von Da NN Gesendet: Mittwoch, 11. Julie 2007 18 : 21 n: verborge e-pos Betreff: bewegende gemiddelde in stapel is daar iemand weet hoe om te doen bewegende gemiddelde in die z-rigting van 'n stapel Nou die bewegende gemiddelde filter is vir die xy-vlak. Ek wil 'n bewegende gemiddelde doen vir elke pixle in die z-rigting. Kan iemand my vertel hoe om dit te doen met ImageJ Dankie. Het jy 'n brein hupstoot Herlaai 'n stimulerende spel. Speel nou club. live/home. aspxicidclubhotmailtextlink1Moving~~V deur 'n sel (ImageJ) Die Listeria bakterie besmet soogdierselle en beweeg deur die sel deur koöptering die fundamentele meganisme van beweging binne-in die sel - die groei van kettings van polimere van aktien. Die een kant van die aktien ketting heg aan die sitoskelet en die ander kant van die bakterie. Die einde aan die bakterie koppel, voeg 'n aktien molekule om die ketting, en reattaches, stoot die bakterie vorentoe. (Vir hoe dit gedoen word, sien Yang, September, amp Carlson.) Dit word in 'n simulasie geskep deur Yang en Zhu Klik op die foto om die animasie in aksie te sien, druk dan op die pyltjie terug te keer na hierdie bladsy. Daar is baie video's wat die beweging van Listeria bakterieë deur middel van 'n sel. In hierdie probleem, sal ons data vanaf een van daardie videos, meet die spoed van die bakterie, en van daardie, lei die tempo waarteen aktien molekules bygevoeg. (Aangesien dit 'n ewekansige proses, dit gee ons net die gemiddelde koers.) Ten einde hierdie inligting van die video van die werklike Listeria beweeg in 'n sel te onttrek, sal ons die program ImageJ gebruik. Uit 'n Brown-dinamika simulasie deur Le Yang en Jie Zhu. Ons sal die beweging van die bakterieë bestudeer in die video op die regte gebruik van ImageJ. Jy kan die volle video (met kommentaar) vir die infeksie van 'n sel te sien deur Listeria op YouTube. Om hierdie opdrag uit te voer, moet jy ImageJ op jou rekenaar geïnstalleer. As dit is nie, kom kyk die TA om dit geïnstalleer kry, of net hier aflaai. As jy nie 'n rekenaar waarop jy dit kan doen, kan jy een van die kampus rekenaars gebruik. Dan laai die volgende dokumente aan dieselfde gids op jou rekenaar (of by jou lessenaar as jy verkies). Vir sommige blaaiers wat u mag hê om regs-kliek op die skakel en kies save as. Die name van die lêers met word in hakies te red. Die instruksies, oorgeneem uit die imagej webwerf is: Aflaai ManualTracking. class na die gids plugins en herlaai ImageJ. Dokumentasie in pdf-formaat is ook beskikbaar. As jy probleme het met die aflaai, gaan na: ImageJ Aflaai Instruksies vir Studente. As jy dit alles korrek gedoen, van stapel te stuur ImageJ en dan uit die Argief-menu, kies oop en die lêer Listeria. avi oopmaak. Wanneer dit maak, moet dit speelbaar in ImageJ wees. Ook maak die Excel lêer Listeria. xlsx, wat die kolomme moet hê vir al die berekeninge wat nodig het om te doen. (Alhoewel, as jy wil 'n Excel-lêer vir jouself te skep, as jy in die laboratorium vandeesweek gedoen het, welkom om dit te doen wat jy is.) Listeria infeksie: Garlandscience op YouTube Kyk na die video deur 'n paar keer en haal 'n bakterie wat jy kies om te volg. A. Track die beweging van een Listeria sel in die video met behulp van die handleiding dop sagteware. Die breedte van 'n tipiese soogdier sel is ongeveer 30 mikron oor. Die video rame geneem elke 2 s. (WENK:.. Jy moet skakel van pixel, die natuurlike eenheid in 'n fliek, om mikron in ImageJ moet jy in staat wees om die x en y posisie van jou muis onder die ImageJ menu ikone sien Dit laat jou toe om die x - vind posisie van die linker en regter rand van die sel in eenhede van pixels. Nou weet jy die afstand tussen die linker en regter rand van die sel in pixels en jy weet die benaderde lengte van 'n sel ook as 30 mikron. Met hierdie inligting wat jy kan . vind die omskakelingsfaktor van pixel om mikron) om te vereenvoudig die plot jou resultate, kan jy die dop van data in die Excel spreadsheet wat jy reeds geopen plak) wys 'n bewys dat jy 'n sel in jou writeup opgespoor. óf wys 'n tafel met die spoor data, of 'n spoor oorgetrek na 'n beeld (neem 'n kiekie en voeg die beeld na jou skryf-up van die probleem). B. Plot posisie teen t en spoed teen t, en bereken die gemiddelde spoed en die gemiddelde snelheid. C. Die Listeria bakterieë beweeg lukraak dwarsdeur die sel met geen voorkeur rigting in alle dimensies, x, y, en z. Daarom is die Listeria bakterieë spoor uit die hele volume van die sel. In die mikroskopie tegniek wat gebruik word vir hierdie film (fase kontras), kan bakterieë net gesien word in 'n mikroskoop fliek as hulle binne 1 mikron van die fokus vliegtuig van die mikroskoop. Met ander woorde, indien die Listeria bakterieë te beweeg deur meer as een mikron, hulle is nie meer sigbaar in die beeld. Gebruik hierdie inligting om die dikte van die sel te skat. Is die sel gevorm soos 'n bal of 'n pannekoek Verduidelik jou redenasie. Hoe sal die spore van Listeria wat jy sien in 'n mikroskoop fliek verskil as die sel was die ander vorm (dws as jy die bal beantwoord voordat, verduidelik hoe die bakterieë in 'n pannekoek gevorm sel sou beweeg en wat dit sou lyk in die video ) D. Nou kan neem ons beste spoed en gebruik dit om ons inligting oor die aktien polimerisasie plaasvind gee. Daar is 'n bewys dat baie aktien kettings is aan die aktien komeet stert verbonde aan die bakterie. Maar vir nou, laat model dit as net 'n enkele ketting met aktien bygevoeg (soos 'n enkele string van pêrels). Van jou data op die spoed waarteen die bakterie beweeg en die grootte van 'n aktien molekule (deursnee van 5,4 nm), skat die aantal actins bygevoeg om die ketting per sekonde. Verduidelik jou redenasie. Joe redish 8/9/11 Wolfgang Losert 2012/09/15 beweeg deur 'n sel (ImageJ) Grijswaarden bewegende gemiddelde In antwoord op hierdie pos deur Todd Johnson-4 In die beskrywing wat hy sê hy wil om te beweeg oor 'n sirkel op 'n slag. Die konvolusie filter in ImageJ sou 'n mens pixel beweeg op 'n slag wouldnt dit Ek dink dit wouldnt werk goed, aangesien die enigste pixel waardes mens sou wil sou wees wat waar die kern in werklikheid in lyn met die sirkels. Ek is nie seker watter waardes jy probeer om te kry. Wil jy 'n gemiddelde vir elke horisontale quotrowquot, waar elke ry bestaan ​​uit twee rye van sirkels Of wil jy 'n nommer vir die eerste groep van 2x2 sirkels, 'n ander nommer vir die tweede, ens In ieder geval, ek dink daar is 'n deeltjie ontleder wat kan vind en meet die gemiddelde grys skaal waarde van elke sirkel en sit dit in die resultate. Dan sou dit maklik wees om dit in 'n sigblad te sit en kry wat getalle julle soek. Jy kan ook skryf 'n spesiale konvolusie funksie waar elke stap was die grootte van die afstand tussen sirkels, maar dit werk net as jy weet voor die hand presies waar die sirkels is in elke beeld, en ek dink die deeltjie ontleder sal in elk geval makliker wees. Op 10/26/06, H. Gluender lthidden e GT geskryf: GT GTI is nuut ImageJ. Ek het 'n beeld van talle gryskleur sirkels naby GT gttogether op 'n swart agtergrond. ID graag die gryskleur gemiddeld oor GT gta 2x2 sirkel opgestel (vierkantige area plus agtergrond). beweeg dan na die GT gtside een sirkel en herhaal, die verkryging van 'n bewegende gemiddelde van die gemiddelde GT gtgrayscale waardes op die horisontale as. beweeg dan een sirkel GT gtand kry 'n ander horisontale as datastel, ens Ten slotte, id graag gtobtain gryskleur waardes GT langs die vertikale as in dieselfde metode. GT gtWhat is die maklikste manier GT GT GT gtThanks, Todd Johnson GT GT GT GT Geagte Todd Johnson, GT GT as Ek verstaan ​​dat jy korrek, jy wil om te doen wat laagdeurlaat GT filter van 'n beeld uitgeroep convolving dit met die beskryf kern. GT GT Vir sodoende net die kern in quotProcess GT definieer filters GT GT oprollen. quot en klik op OK. Die gevolglike beeld bestaan ​​dan van die GT hardloop gemiddeldes jy soek. GT GT HTH GT - GT GT GT Herbie GT GT ------------------------ GT GT ltwww. gluender. de GT GT