Imagej에 이진 옵션

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이미지가 너무 많은 개별 입자의 접촉이없는 경우 자동 입자 계수를 계산 입자 분석 자동 입자를 수행 할 수있다. 수동 입자 계수는 다 지점 도구를 사용하여 수행 될 수있다. 분할. 또는 배경에서 객체를 구별하는 능력은 처리하기 어려운 문제가 될 수있다. 이 작업이 완료되면, 그러나, 객체는 분석 될 수있다. RAW 임계 값 임계 값 5.1.1.1 수동 임계 자동 입자 분석을 설정 유역 AnalyzeParticles 이진, 흑인과 백인, 이미지가 필요합니다. 임계 값 범위는 따로 배경에서 관심의 대상에게 설정되어 있습니다. 값 거짓말 임계 값 아래의 임계 값 이상의 값을 흰색으로 변환하거나 그 반대되는 블랙과 모든 픽셀로 변환하는 이미지의 모든 픽셀. 임계 값을 설정하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 흑백 이미지는 가장 간단 임계 값을 조정 메뉴 명령 이미지를 통해 임계 된 있습니다. 임계 값은 슬라이더 바아를 사용하여 설정 될 수있다. 임계 값 범위 내의 픽셀은 빨간색으로 표시됩니다. 당신이 임계 값 설정에 만족하면 다음 적용을 칠 수있다. 이 영구적으로 임계 값 설정을 적용하고 바이너리 이미지를 변환합니다. 당신은 수동으로 임계 값을 설정하기위한 다른 옵션이 있습니다. 기본 설정 드롭 다운 메뉴를 사용하면 기본 15 다른 임계 기술 사이에서 선택할 수 있습니다. 빨간색으로 설정 드롭 다운 메뉴를 사용하여 화이트 색상에 빨간색, 흰색 색상에 검정색 또는 이상과에서 색상을 선택할 수 있습니다. 어두운 배경 상자 배경색과 전경색을 반전합니다. 또한 전체 스택 히스토그램을 생성하기 위해 스택 히스토그램 확인란을 선택할 수 있습니다. 컬러 이미지의 경우, 임계 값을 설정하는 컬러 임계 값을 조정 명령 시퀀스 이미지로 이루어집니다. . 임계 화 방법 옵션은 기본 이외의 임계의 techniqe를 선택할 수 있습니다. 임계 값 색상 옵션을 사용하면 빨강, 흰색, 검은 색, 또는 임계 값 색으로 B의 W 사이에서 선택할 수 있습니다. 색상 공간 옵션을 사용하면 HSB, RGB, 연구소 및 YUV 중에서 선택할 수 있습니다. 역치 이미지의 배경이 밝거나 어둡게 만들 수 있습니다. 이미지는 메뉴 명령 콘텐츠 타입의 8 비트를 통해 이진 영상으로 변환 할 수있다. 당신이 사용자 편견을 도입하지 않고 임계 값을 계산하는 데 사용할 수있는 많은 알고리즘이 있습니다. 이들의 40의 평가는이 논문에서 찾을 수 있습니다 Sezgin, M. Sankur, B. (2004), 설문 조사 이미지 임계 기술과 정량적 인 성능 평가를 통해. 저널 전자 영상 (13) (1). 146-168 (Google 학술 검색에서). 피지 메뉴 이미지 이미지 임계 값의 자동 계산을위한 임계 값을 조정에서 발견 된 몇 가지 플러그인을 가지고있다. 이들은 오츠의 임계 값, 최대 엔트로피 임계 값과 혼합 모델링 임계 값을 포함한다. 피지에서 사용할 수있는 방법의 전체 목록을 보려면이 페이지의 상단에있는 내용 탭에서 문서 섹션에있는 플러그인 섹션을 참조하십시오. 이진 화상에 겹쳐진 객체 유역 분리 메뉴 명령 프로세스 이진 유역을 사용하여 분리 될 수있다. 첫 번째 임계 화에 의해 바이너리 이미지를 변환합니다. 검은 색 픽셀은 다음 흰색 픽셀에서의 거리에 비례하는 강도의 회색 픽셀로 대체됩니다. 가장자리에 가까운 검은 색 픽셀이 더 중심적인 검은 색 픽셀보다 가볍다. 이 검은 영역의 유클리드 거리지도 (EDM)입니다. 이것으로부터 물체의 중심을 계산한다. 이러한는 의미 각 블랙 영역의 궁극적 인 침식 된 점 (UEPs)이 각각의 가장자리에서 등거리이다. 그들은 다른 검은 픽셀에 닿을 때까지이 점은 넓혀된다. 유역 라인이 그려진 곳이 만남의 장소입니다. , 분할 된 이미지의 입자를 분석 메뉴 명령이 입자를 분석하는 분석 사용하려면 입자를 분석합니다. . 이 이미지의 각 입자에 대한 정보를 제공합니다. 이미지에 대한 관심의 대상이 아닌 것을 제외 최소 크기와 최대 화소 영역의 크기를 설정합니다. 0.0과 1.0 사이의 값 진원도 또한 불필요한 오브젝트를 제외 돕기 위해 선택 될 수있다. 표시를 선택하십시오 검출 된 객체의 이미지를 표시하는 옵션을 설명합니다. 표시 드롭 다운 메뉴는 사용자가 오버레이 개요, 마스크를 계산하고, 마스크 오버레이, 아무것도, 베어 개요, 타원, 마스크를 표시하지 할 수 있습니다. 사용자는 결과를 표시할지 여부를 선택할 수 있습니다. 지우기 결과. 요약하다 . 관리자에 추가합니다. 가장자리에서 제외합니다. 구멍을 포함합니다. 녹음이 시작됩니다. 및 / 또는 현장 표시합니다. 정확한 임계 값 및 입도 범위가 관심 객체에 대해 결정되면 입자 분석 플러그인 또는 매크로 통해 자동화 될 수있다. 핵 계수기이 플러그인은 상술 된 많은 단계를 자동화한다. 크기 범위를 입력하면 선택을 자동 임계 값 방식을 계산합니다. 이것은 현재이 될 수 있습니다. 오쓰. 최대 엔트로피, 혼합물 모델링 또는 K-수단 클러스터링. 현재 수동으로 위 참조 설정된 임계 값을 사용합니다. 배경 보정을 수행한다. 부드러운 필터를 사용합니다. 유역 분리를 수행합니다. 투자 수익 (ROI) 관리자에 입자를 추가합니다. 요약에 네 말. 다른 옵션은 쉽게 요청에 추가 될 수있다. 개수, 면적, 평균 크기는 텍스트 창으로 복귀하고 설명 된 입자는 원래 이미지의 사본에 중첩된다. 수동으로 입자를 계산하는 내장 멀티 포인트 도구를 사용할 수 있습니다. 입자 추적기 입자 추적기 자동 감지 및 세포 생물학의 비디오 영상에 의해 기록 된 입자 궤적의 분석을위한 2D 기능 포인트 추적 플러그인입니다. 알고리즘은 Sbalzarini 및 Koumoutsakos (2005 1)에 decsribed된다. TrackMate 메뉴 명령 플러그인 추적 TrackMate를 사용합니다. 이 플러그인을 사용하면 스폿 형 구조의 단일 입자 추적을 수행 할 수 있습니다. 보다 자세한 내용은 TrackMate 튜토리얼과 설명을 참조하십시오. 수동 추적 수동 추적 추적 메뉴 명령 플러그인을 사용합니다. 이 도구를 사용하면 세포의 움직임을 추적 할 수 있습니다. DiameterJ 내용량 나노 파이버 직경의 측정, 나노 섬유 직경 분석, 파이버 직경 특성, 나노 섬유 직경 소프트웨어, 파이버 직경 플러그인 나노 파이버 직경 프로그램은 ImageJ에 나노 파이버의 직경은 피지 나노 파이버의 직경은 자동화 된 나노 섬유의 직경은 무료 오픈 소스 반경 DiameterJ 하나는 무료 ImageJ에, ImageJ에 2, 피지 위해 만든 오픈 소스 플러그인은 국립 표준 기술 연구소에서 개발. DiameterJ는 검증 된 나노 섬유의 직경 특성화 도구입니다. DiameterJ은 섬유 축 방향의 각 화소에 나노 섬유 또는 마이크로 섬유의 직경이 이미지를 분석하여 검색 할 수있다 이러한 직경의 히스토그램을 생성한다. 이러한 평균 섬유 직경이 가장 발생 섬유 직경 (모드)와 같은 요약 통계는 히스토그램이 포함된다. DiameterJ 또한 이미지 내의 섬유 방향의 전체 분석뿐만 아니라 골격 내에서 기공 공간을 분석하고 모공에 대한 요약 통계를 생산하기 위해 ImageJ에 / 피지에 내장 된 분석 입자 함수 OrientationJ 2 번들. DiameterJ 분석 흐름의 개요 개요 - (상위) SEM 이미지 - 양식에 일치시키는 유클리드 거리 변환. (아래) DiameterJ DiameterJ에 의해 주어진 데이터로부터 생성 될 수있는 그래프의 일부는 1 이미지 분석의 두 단계로 이루어집니다 : 이진 이미지로 이미지 분할 (검은 색과 흰색 픽셀 만) 열 여섯 기본 분할 알고리즘 DiameterJ에 포함 된 세그먼트 SRM 및 세그먼트 혼합 플러그인입니다. 그러나, 이러한 알고리즘은 모든 SEM 이미지를 위해 작동하지 않을 수 있습니다. 사용자가 분할 알고리즘의 결과가 만족되지 않으면 (즉, 흑백 이미지는 원래의 이미지의 정확한 표현을 생성하지 않는)을 DiameterJ 여전히 다른 어떤 수단을 통해 분할 된 바이너리 이미지로 작동한다. DiameterJ에 의해 주어진 분단 이미지의 분석 모든 조치 실리와 알려진 직경 기준 전선의 주사 전자 현미경 이미지로 만든 130여 디지털 이미지와 검증 된 기본 DiameterJ 픽셀에 있습니다. - 보다 작은 10px 또는 이미지의 최소 치수보다 큰 10있는 섬유 (10) 또는 큰 에러를 생성 - 이제 DiameterJ 만이. tif 분석, JPEG, PNG 들어. - BMP 및. gif 파일은 아래의 인용 정보는 여기에서 찾을 수 있습니다 작업에 DiameterJ를 인용하거나 사용하려는 경우 섬유가 분석 될 직경보다 512px이어야합니다 : 인용 / 참조 정보 Hotaling NA, 바르 티 K를, Kriel H, 사이먼 주니어 CG. DiameterJ : 검증 된 오픈 소스 나노 섬유의 직경 측정 도구입니다. 생체 적합 물질 2015 61 : 327 38 도이 : 10.1016 / j. biomaterials.2015.05.015. DiameterJ 코드 DiameterJ 한 알고리즘의 전반적인 목표를 연결되다 DiameterJ 서지 다이어그램 다운로드하면 60 초 이내에 데스크탑 컴퓨터를 사용하여 해상도가 8 비트의 SEM 화상을 분석 할 수 있었다. DiameterJ 알고리즘 분석 방법의 블록 다이어그램과 개요는 섬유 직경 및 기타 인공 지지체 특성은 아래를 참조하십시오. 분할 SEM 현미경 사진 제 ImageJ에 / 피지 가능한 임계의 다양한 기술을 사용하여 분할 하였다. 세그먼트 SRM 및 세그먼트 혼합 된 플러그인은 모두 다른 사람의 흠이 알고리즘 작업을 세그멘테이션 자동화되어 있습니다. 특히, 우리는 나노 섬유의 SEM의 이미지 요하네스 Schindelin에 의해 개발 된 통계 지역 병합 알고리즘 3 그들이 분할 할 때 섬유의 좋은 표현을 만들기 위해 자신의 직경에 걸쳐 깊이에 의해 섬유를 혼합의 큰 일을 것으로 나타났습니다. 또한, 우리는 오츠 사에 의해 개발보다 기존의 분할 알고리즘을 사용합니다. 황 5. Kittler (최소 오류) 6. 도일 (백분위 수) 7. 또는 잭 (삼각형) 8 분할 후 모든 이미지는 소음과 D 아모레 9와 곤잘레스 (10)에 의해 설명 된 프로토콜에 따라 평활 한 형태 학적 특징을 남아 있었다. 이미지에 변화가 발견되지 않을 때까지 간단히 (ImageJ에의 반점 제거 명령을 통해) 노이즈 제거의 연속 라운드 하였다. ImageJs을 통해 침식 (작업 섬유 가장자리를 강조 고립 된 픽셀 영역을 제거하여 이미지를 구체화 제공) 명령과 팽창 (ImageJs를 통해 명령 팽창), 및 ImageJs을 통해 최종 침식 (명령을 침식을 침식. 기술 된 형태 절차가 수행되었다 , 램 등. 알. (11). 이미지 분할 백 화소 후에 슈퍼 픽셀 직경 개의 상이한 중심선이 다음 이미지에 대해 계산 하였다. 각 이미지 총 섬유 영역 합산 하였다 의해 개발 된 방법에 따라 중심선 결정의 정밀도를 향상 장 및 Suen의 (12)에 의해 개발 된 축 씨닝 알고리즘을 사용하여 하나. 축 방향 씨닝 알고리즘에 분기 결과 섬유 표면의 변화에​​ 매우 민감하고, 보로 노이 공간 분할도 13 (ImageJ에있는 보로 노이 명령)을 이용하여 다른 (ImageJ에있는 명령을 해골로) 반드시 새로운 섬유 없었다 영역. 보로 노이 알고리즘은 본질적으로 이산 블랙 픽셀 클러스터 간의 거리를 극대화함으로써 섬유 형태 완전히 둔감하다. 각각의 중심선의 길이는 그 다음이었다 평균 섬유의 총 면적은 축 방향으로 박형화 및 보로 노이 중심선 길이의 평균값으로 나누었다. 두 중심선 길이 디지털 합성 이미지 분석 결과 및 발견 하나에있어서 일관 과대 섬유 길이 동안 다른 일관 과소 섬유 길이에 기초하여 평균화 하였다. 섬유 영역 픽셀 그러므로 섬유 직경 (섬유 길이 x 직경 섬유 영역)을 의미에 해당하는 단위없는 값을 생성하는 화소에서, 중앙 라인의 길이로 나눈 때문에 슈퍼 픽셀 이름이 선택되었다. 따라서이 값은 변환 된 화소 부이고, 2 차원 형상으로 분할 할 때 섬유가 단지 긴 직사각형이라는 가정 하에서, 평균 섬유 직경이 동일하다. 초기 계산 이후 직경 계산 한 다음 상기 교차 보정을 통해 정제 하였다. 교차로 보정 (교차 보정없이 측정 된 직경의 첫번째 근사치로부터 구입) 각 네 각 3 점 교차점 (제 1 근사로부터 구입)의 직경 값에 대한 반경 값을 중심선의 평균 길이를 취하고 감산함으로써 이루어졌다 섬유의 N'- 포인트 교차. 각각의 중심선의 교차점 Argana-카레라스 등에 의해 개발 된 알고리즘을 이용하여 발견되었다. 14. 새로운 직경이어서 새로운 보정 길이 및 전체 광 영역을 이용하여 계산하고, 지름이 화소의 1 / 1000에 수렴 할 때까지 이러한 공정을 반복 하였다. 또한, 화상의 픽셀 단위로 전체 면적에 의해 교차의 수를 분할에 의해 곱하여 100 픽셀 X 100 픽셀 (104)의 화소 영역 교차점의 개수는 저장하고, 교차 농도 (ID)를 계산 하였다 10 (4). 섬유의 특성 길이 (CL)의 교점 사이의 섬유의 평균 길이로 정의하고 교차점의 개수가 총 중심선 길이로 나누어 계산 하였다. 중심선 길이 축 박형화 및 보로 노이 공간 분할 센터 라인의 평균으로서 계산되었다. 섬유 직경의 분포를 얻기 위해 DiameterJ 제조, 섬유 직경 히스토그램 반경 히스토그램 분할 된 화상은 유클리드 거리 변환 알고리즘 (15) (ImageJ에의 거리지도 명령)로 형질 전환 하였다. 이 알고리즘은 섬유 픽셀을 가져와 구멍 수직 및 수평 거리의 제곱의 합의 제곱근을 이용하여 근처의 직교 메쉬 홀까지의 거리를 찾은 다음 그 거리에 해당하는 계조 값으로 섬유 화소 변환 . 생성 된 이미지는 흑백이 아닌 그레이 스케일 이미지입니다. 상기 축 씨닝 알고리즘에 의해 계산 된 중심선은 거리 변환 화상의 위에 중첩된다. 중심선의 각 교차로에서 그레이 스케일 값을 발견하고 그 범위 내에서 반경 값은 중심선으로부터 감산된다. 나머지 중심선 아래의 그레이 스케일 값은 수득되지 교차 영역의 모든 지름의 값을 얻기 위해이 곱해진다. 그레이 스케일 값의 후속 히스토그램은 발견 된 모든 직경 값의 전체 평균, 표준 편차, 중앙값 및 모드와 함께. csv 파일에 저장됩니다. 그것은 더 선별 옵션이고, 따라서 실제 반경 값보다 높은 값을 가지고 화소를 제거하는 높은 가능성을 가지고 있기 때문에 민감한 중심선이 선택되었다. DiameterJ 분단 사진에 의해 측정 된 메쉬 홀 분석 메쉬 구멍 배경을 나타내는 검은 색 픽셀과 섬유를 나타내는 흰색 픽셀이 검정색 및 흰색 픽셀 만 포함됩니다. 블랙 픽셀은 ImageJ에있는 입자를 분석 명령어를 사용하여 분석 하였다. 이 알고리즘은 본질적으로 검은 픽셀의 이산 클러스터를 발견 각 클러스터의 화소 수를 카운트하고 그 영역을보고한다. 픽셀 단위 입자 분석뿐만 아니라 0.00-1.00에서 원형으로 선택하고, 옵션은 가장자리도 선정되었다 터치 클러스터를 제외합니다. 후속 입자 분석 나중에 검은 픽셀들의 총 수를 고려하여 전체 이미지 해상도로 나누어 제조 (모든 클러스터 영역을 평균하여 생성 된) 홀 영역 및 퍼센트 메쉬 구멍 (메쉬 의미 메쉬 구멍 히스토그램을 생성하기 위해 저장된 ). 섬유 방향 섬유 방향은 ImageJ에이 OrientationJ이 호출에 대해 잘 설립 플러그인을 사용하여 측정 하였다. 축 씨닝 알고리즘을 사용하고, 그 중심선이 선 정확한 측정을 보장하기 위해 (ImageJ에의 확대 명령을 사용하여)이 픽셀에 의해 확대 된 섬유 배향을 결정한다. OrientationJ 내의 푸리에 구배 7 화소 가우시안 윈도우로 사용 하였다. 섬유 방향의 후속 주파수 히스토그램은 이미지로 저장되었습니다. 사용자가 그들이 OrientationJ 배포 플러그인을 사용합니다 원시 데이터를 원하는 경우 OrientationJ 제한, 따라서이 막대 그래프에 대한 원시 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 장 이브 Tinevez 쓴 DiameterJ 방향성 플러그 (16)의 피지 버전, 또한 원료 분포 데이터를 얻기 위해 사용될 수있다. 이 방법은 상당히 느린 OrientationJ보다 (팝업 창이 열린 상태) 덜 우아하지만 지금은 일괄 적으로 원시 방향 데이터를 얻을 수있는 유일한 방법입니다. 어떻게 DiameterJ이 개발되었다 사용하는 방법에 대한 DiameterJ 일반 사용자 설명서 심층 교육을 사용합니다. 총과 훈련은 아래에 설명 된 7 문서로 끊어진. 우리는 선형 적 교육을 통해가는하지만 요구 사항이 필요로 믹스 앤 매치 해 주시기 바랍니다. 설치 방법 및 사용 DiameterJ는합니다 : DiameterJ 분할 이미​​지 분할은 흰색 픽셀을 측정하고 검은 색 픽셀이 배경을 표현하고자하는 원본 이미지의 부분을 대표하는 이미지의 바이너리 표현으로 이미지를 변환하는 과정입니다 것을 당신은 측정하고자하지 않을 것입니다. DiameterJ에 포함 된 세그먼트 이미지에 사용할 수있는 24 가지 알고리즘 중 한 곳입니다 : 어떻게 DiameterJ를 사용하여 세그먼트 이미지에. 모두 또는 그들 중 누구도을 사용하시기 바랍니다. DiameterJ 1.XXX는 흑백 (이진) 이미지를 분석 할 수 있으므로 사용자는 원하지 않는다면 세그먼트에 자신의 이미지를 포함 분할 알고리즘을 사용할 필요가 없습니다. DiameterJ 분석 분석 이미지는 검은 색 배경에 흰색 섬유이어야한다. 당신은 흰색 배경에 검은 섬유가있는 경우 DiameterJ으로 분석 이미지를 반전. 섬유 직경 및 기타 비계의 속성을 분석하는 방법에 대한 심층 설명 : 주 분석에 대해 총 요약 폴더에 포함 된 측정은 직경의 글로벌 평균하고 쉽게 분석 직경 히스토그램이 아닌 정규 분포 (있는 경우 바이어스 될 수있다 즉, 다수의 피크, 상당한 소음 등), 선행 또는 피크에서 후행. 강력히 (히스토그램 폴더에 나타낸) 반경 히스토그램 이미지가 아닌 정규 분포 또는 다수의 피크를 나타낸다 경우보다 정확한 측정 값을 얻기 위해 직경 히스토그램의 피크 피팅을 수행하는 것이 권장된다. 단위 거리 변환에 픽셀은 일반 사용과이 작업을 수행하는 방법에 대한 자세한 설명은 위의 설치 링크를 참조하시기 바랍니다. 히스토그램에서 계산 모든 중심선의 이미지는 유클리드에 오버레이 - 보로 노이 테셀레이션 알고리즘 왼쪽 아래 이미지에 의해 결정되는 중심선의 원래 분할 이미​​지 오른쪽 상단 화상 - 이미지 - DiameterJ 출력 요약은 네 개의 이미지 맨 왼쪽 이미지와 몽타주 이미지를 폴더 거리는 섬유 섬유 변환. 노란색 선은 반경이 오른쪽 아래 이미지를 변환 유클리드 거리에 의해 변형으로 섬유가 그레이 스케일에 계산 된 위치입니다 - 모공을 찾아 모든 섬유의 중심선의 방향의 주파수 Diameterj으로 이미지를 분석했다. 이것은 OrientationJ의 출력 인해 대한 너무 높은 것으로 미만 10px 또는 이에 10 이상이고, 화상 생산 오차의 최소 치수의 10 이상이다 수학 제한 섬유에 DiameterJ 제한 어떠한 개발자가 코딩되지 정확한 측정. 직경이 작은 (이하 10px)에서 하나의 화소 오차가 측정 오차에 (10)가 발생할 수 있기 때문이다. 큰 섬유와 낮은 샘플링 및 섬유의 가장자리 효과 (상기 이미지의 최소 치수보다 큰 10) 직경 분포의 지배적 인 요소가있다. 이 제한은 적절한 섬유 / 작게 크게 만들기 위해 화상을 촬상 할 때의 배율을 변화시킴으로써 극복 될 수있다. 512보다 큰 픽셀은 DiameterJ 의해 분석 할 수없는 직경 알고리즘 이유로 인해 섬유. 일반적으로, 이 연구는 화상이 제한 그들 영향에 대한 가장 작은 치수 5120 픽셀 위에 있어야 때문에 제 제한을 위반하지 않는 화상을 촬영하는 경우 문제가되지이다. 그러나, 스티치 이미지와 매우 높은 이미지 해상도 (36MP 이상)와 함께이 제한 요인 인 것을 입증 할 수있다. 작업은 유클리드 거리 직경 131,072 PX 이하인 섬유 이미지를 분석 할 수있는 16 비트의 변환 알고리즘으로 변환하는 것. 또는 터치를 엮다 및 DiameterJ에 잘못된 피크를 생산할 수있는 이미지의 긴 거리를 위해 서로 평행을 실행 많은 섬유가 이미지. 이것은 일반적으로 인해 대신 번들 많은 작은 섬유의 하나의 큰 섬유를 보여주는 이러한 이미지의 분할이다. 또한, 일부 섬유가 이미지의 에지를 따라 실행 이미지는 실제 섬유보다 작은 섬유 직경을 표시 DiameterJ을 일으킬 수있다. 따라서, 모든 이미지에 대한 상식 검사가 수행되어야하며, 이미지를 복용하는 동안 연구자는 섬유가 겹쳐 상당히 평행을 실행하거나 이미지의 가장자리를 따라 실행하지 않는 영역을 선택주의해야합니다. DiameterJ에 대한 분석의 중요한 부분은 이미지 분할이다. 그러나 이미지가 전경 또는 크게 DiameterJ에 의해 생성 된 출력을 변경할 수 있습니다 배경으로 분할하는 방법을 다음과 같습니다 : 표준화 동향 지수 평균 메쉬 홀 크기 비율 Porocity 교차로 밀도 특성 섬유 길이의 섬유 방향 히스토그램이 때문에 밖으로 분할되어 더 많은 섬유 결상 교차 밀도 낮은 기공 크기보다 큰 교차점 사이의 높은 특성 섬유 길이. 기본 섬유의 배향이 상부 층에 더 가까운 섬유 다를 수 있기 때문에 추가로, 섬유 배향이 시프트 될 수있다. 이러한 통계를 분석 알고리즘은 실제 분할 이미​​지를 캘리브레이션 화상에 매우 정확한 결과를 생성 할 수있는 반면 따라서, 분석에 사용 분할 알고리즘에 전적으로 의존한다. 동안은, 이 알고리즘은 우리가 동일한 분할 알고리즘 촬상 설정이 사용되지 않는 한, 이러한 알고리즘의 결과는 이미지 간의 비교 아니라는 것을주의 이러한 값을 산출하는 참조 방법을 제공 DiameterJ 혼입 하였다. 섬유 직경이 좋은 이미지 분할은 부분적인 섬유를 갖지 않는 리드 때문에 치화 비교적 불변 만 이하 섬유 세그먼트에 포함된다. 따라서, 각 세그먼트 내에서 섬유 직경의 측정 값을 샘플링 상이한 분할 알고리즘 증감 생성 될 수있는 동안 섬유는 정확하다. 어떤 이미지에 이러한 문제가없는 분할 알고리즘의 개발은 현재 화상 해석 분야에서 큰 연구 주제이다. 다수의 별개의 섬유 직경을 갖는 이미지를 분석 할 때 작은 섬유에 비해 DiameterJ 하에서 큰 직경의 섬유의 빈도를 나타내는 것으로 밝혀졌다. 이 바이어스는 부정확 인 섬유 직경의 세계 평균에 대한 작은 섬유 직경 방향으로 편향 될 가중 평균 리드. 바이어스는 그들의 대형화 교차 정정 / 감산 많은 교차점을 갖는 더 큰 섬유의 증가 가능성에 기인한다. 이 제한은 부분적으로 현재 개발 중에 섬유 교차점의 교차 방향 보정에 의해 극복 될 수있다. 그러나, 이 제한은 모든 2 차원 화상 분석 기술에 내재 완전히 상관없이 다소 부정확 섬유 직경의 가중 평균을없고, 제거 될 수 없다. 3 픽셀보다 직경이 가까운 섬유 직경 구별 자주 피크에 대한 피팅 해상도 어려움을 생성하고 각각의 섬유 직경의 유병률이 왜곡 될 수있다. 이는 유클리드 거리 변환에 대각선의 픽셀 비닝 (binning)에 고유 한 제한과 관련이있다. 이러한 제한은 상이한 직경을 갖는 섬유들 사이의 차이의 3 개 이상의 화소를 갖도록 이미지의 배율을 증가시킴으로써 극복 될 수있다. 당신이 2013 년 말까지 ImageJ에 설치 한 경우 설치 당신은 ImageJ에 (업데이트되지 않습니다)의 현재 버전을 제거하고 ImageJ에 1.48 이상을 다시 설치해야합니다. 이 제거됩니다대로 ImageJ에의 이전 버전을 제거 할 때 제거하기 전에 별도의 폴더로 기존 플러그인을 모두 복사해야합니다. 당신이 그것을 사용하기 간단하거나 소프트웨어 때문에 아무 경험이없는 경우에 우리는 피지를 통해 ImageJ에 좋습니다. 다운로드 및 DiameterJ 파일의 압축을 풀고 (위의 자료에서 찾기) 및 이동하거나 ImageJ에의 플러그인 폴더에 세 개의 폴더를 복사합니다. 즉, 디렉토리에 있어야합니다 : C : 프로그램 파일 ImageJ에 플러그인 또는 C : 프로그램 파일 (86) ImageJ에 플러그인 DiameterJ이 86 (32 비트) 또는 x64 (64 비트)와 함께 작동합니다 자바 / ImageJ에 다시 시작 ImageJ에 버전이 지침을 여기에 따르거나 여기에 OSX 다운로드에 ImageJ에 / 피지의 설치 및 DiameterJ 파일의 압축을 풀고 이동 또는 ImageJ에 배치 한 디렉토리의 플러그인 폴더에 세 개의 폴더를 복사합니다 (정보 위의 상자에서 파일에서 찾기). DiameterJ는 86 (32 비트) 또는 x64 (64 비트) 자바 / ImageJ에 다시 시작 ImageJ에 Q의 버전과 함께 작동합니다 : 자동 임계 값 또는 인식 할 수없는 명령 : 분할 알고리즘 중 하나를 실행할 때 오류가 인식 할 수없는 명령 중 하나라고 그 발생 자동 임계 값 .. A는 : 당신은 당신의 ImageJ에 / 피지 자료에 DiameterJ의 잘못된 버전을 설치했습니다. 피지는 자동 임계 값 .. 오류를 제공하고 당신이 피지에 ImageJ에의 플러그인을 설치 한 것을 의미한다. ImageJ에는 자동 임계 값 오류를 제공하고 당신이 ImageJ0에 피지의 소프트웨어 버전을 설치했습니다 의미한다. 다운로드하여 사용하는 소프트웨어의 조각을 위해 DiameterJ의 올바른 버전을 설치하시기 바랍니다. 질문 : C : 나는 DiameterJ를 설치 한 후 처음으로 ImageJ에 나 피지를 시작할 때 나는 플러그인 구성 오류가 발생합니다 :. 중복 명령 : XXXX (이미 YYYY에) 곳. 플러그인이있는 디렉토리이다, XXXX는 플러그인의 이름이고 YYYY는 플러그인이 이미 디렉토리의 이름입니다. A : 당신은 중복 플러그인을 사용하면 DiameterJ와 다른 플러그인이 DiameterJ, OrientationJ를 열거 나 해골 2D 분석 압축 해제 파일로 이동이 - 3D 폴더를하고 XXXX Q라는 이름의 파일을 삭제 : 나는 DiameterJ 오류를 실행할 때 발생하는 인식 할 수없는 명령을 말한다 : 해골 교차점 또는 인식 할 수없는 명령 : OrientationJ 또는 인식 할 수없는 명령 : 설치 DiameterJ에 필요한 플러그인의 하나 또는 그 이상의 기간 동안 놓친했다 : A는 병합 통계 지역 : 해골 (2D / 3D) 또는 인식 할 수없는 명령을 분석합니다. 다시는 DiameterJ로 다운로드 zip 파일에 가서 ImageJ에 / 피지 Q의 플러그인 폴더에있는 모든 파일을 복사하십시오 : AAAA 위에 열거되지 않은 명령입니다 AAAA : 나는 알 수없는 명령 말한다 DiameterJ 오류 발생을 실행합니다. A :. 당신은 아마 V 1.48 이상으로 업데이트하고 신선한은 ImageJ에의 설치 만들지 않은 ImageJ에의 버전을 사용하고 있습니다. DiameterJ이 ImageJ에이 업데이트에 포함하지 않는 몇 가지 플러그인 / 스크립트를 사용하여, 그들은 단지 신선한 설치 수에 포함. 따라서 당신은 ImageJ에 제거하고 새 버전 1.48 이상을 다시 설치해야합니다. 컴퓨터에 다른 위치에 복사본을 저장하지 않으면 당신이 그것을 제거하기 전에 ImageJ에 추가하는 플러그인의 복사본을 저장 기억하십시오, 이러한 제거 과정에서 손실됩니다. Q : 나는 DiameterJ 오류가 오류가 BBBB에는 섬유가 없습니다 분석. TIF라는 로그에 나타납니다 실행합니다. A : 선택한 폴더에있는 이미지는 바이너리 (흑백) 이미지가 없거나 이미지가 완전히 검은 색입니다. 세그먼트 DiameterJ으로 분석 한 다음에 흑백으로 이미지를 별도의 폴더로 분할 된 이미지를 이동하려고하기 전에 이미지를하시기 바랍니다. Q : 어떤 오류가 발생하지 않습니다하지만 난 더 출력이 세그먼트 XXX / DiameterJ에 의해 생성되지 않습니다에 이미지가있는 폴더를 분석 세그먼트 XXX 또는 DiameterJ을 요청하는 경우. A : 이미지는 아마 된. tif 파일이 아닙니다. 지금 DiameterJ 이미지 만이. tif 분석합니다..tif 파일로 이미지를 저장하고 DiameterJ Q로 분석하십시오 DiameterJ는 파일에 나에게 오류를 제공하고 다음 파일 A에 계속 t 원 유지 : 불행하게도 DiameterJ이 파일을 통해 순차적으로 진행하고있는 파일을 건너 뛰는의 t가 할 수있는 외설 오류. 단순히 당신이 DiameterJ을 분석하고 다시 실행하고자하는 폴더에서 오류를주고 파일을 제거합니다. Q : DiameterJ에 기본적으로 포함 된 알고리즘 섬유 색상 및 / 또는 어두운 배경의 균일에 크게 의존 : 내가 분석하고 이미지 중에 A가하지 왜 알고리즘, 잘 분할되지 않습니다. 다음은 네 좋은 예 기본 알고리즘과 영상 분할을위한 제대로 작동 네 가지 예입니다. 나는 피지와 ImageJ에 모두 DiameterJ에 포함 된 것보다 더 많은 분할 알고리즘이있다 명심하십시오. 사용할 수있는 옵션 몇이 작품의 무료 도구 또는 이미지 분할 섹션을 참조하십시오. DiameterJ 1 ImageJ에 / 피지의 여러 플러그인으로 작동합니다. 가장 먼저 OrientationJ. 또한, 우리는 통합 된 다른 좋은 도구는 가브리엘 LANDINI의 형태 플러그인에서 이그나시오 아르 간다 - 카레라스뿐만 아니라 해골 교차로에서 AnalyzeSkeleton 기능입니다. 우리는 또한 큰 우리의 세분화가 훨씬 더 일을하게 통계 지역 병합 알고리즘에 감사주고 싶습니다. 말하자면, 우리는 우리 자신을 개발의 충분한 t 거의 재능 때로 믿을 분할 알고리즘을 많이 포함되어 있습니다. 특히 그 기술은이 문서의 분할 부분에 위에서 설명한 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. 우리는 또한 DiameterJ 이진 이미지를 만들어 다른 분할 알고리즘의 출력과 잘한다는 것을 말하고 싶습니다. 피지 이미지의 다른 유형에 대한 좋은 분할 알고리즘의 톤이있다. IJ 플러그인 자동 임계 값 및 자동 지역 임계 값 : 또한, 많은 플러그인 ImageJ에 또는 피지에서 사용하기 위해 만들어졌습니다. 우리의 기본값은 t 작업을 입는 경우 이들의 / 모든 시도. 마지막으로, 우리는 DiameterJ가 생산하는 직경 히스토그램의 피크 피팅을 수행하는 모든 사람을 격려하고 싶습니다. 어떤 피크 피팅 도구를 사용할 수있는이 작업을 수행합니다. Windows 용 무료 자원 Fityk 그러나, 우리는 t는 특히 소프트웨어를 추천 돈이다. 방향성 DiameterJ 자체 내에서 가우스 피크 피팅 알고리즘의 주어진 교차로 반경 법인 내에서 섬유 교차로가 아닌 담요 공제를 차감하여 히스토그램 교차 보정 바이어스를 감소시킨다. 현재 우리는 DiameterJ에 기본 JAVA 응용 프로그램에 노력하고 있습니다. 이것은 근본적으로는 청소기 봐, 빨리 만들 것, 그러나 DiameterJ의 기능을 변경하지 않으며, 연속성 16 비트 유클리드 거리가 세 가지를 결합 계산기를 변환 오류가 분석 중에 발생하는 경우 다음 파일로 건너 DiameterJ 사용 문제 해결해야