细胞成像图通过imagej数细胞调节了对比度好有可比性么

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利用直方图拉伸或者直方图均衡來增强图片的对比度

Saturated Pixels 决定图片中饱和的像素数。增大该值可以增强对比度该值的设定应该大于0,以防止无关的像素对直方图拉伸造成鈈必要的影响

Normalize 如果勾选此项,会重新计算图片的像素值以适应图片数据类型的最大方位对于浮动图像则换算成0-1.0之间的值。对图片进行對比度拉伸相当于Brightness/Contrast…[C]窗口中的“Auto”命令而对于堆栈来说是不一样的,对堆栈中的每个图片都是根据其理想状态而单独调节的(前提是未勾选Use Stack

在处理堆栈时会显示另一个对话框也就是Normalize All n Slices。如果勾选此项会对堆栈中的所有图片都进行标准化。注意目前尚不支持对RGB图片的标准化,并且该选项也不能用于RGB

Equalize Histogram 如果勾选此项,imagej数细胞会通过直方图均衡来增强图片(对比度)如果创建了,则均衡会基于选区的直方圖进行使用修正算法可取直方图值的平方根。按住Alt键使用标准的直方图均衡算法如果勾选了Equalize Histogram选项,怎会忽略Saturated Pixels和Normalize参数

Use Stack Histogram 如果勾选了此项,imagej数细胞会选用整个堆栈的直方图而不是具体的某一个切片的直方图该选项在处理基于ROI的增强时尤其有用。


使用该子菜单中的命令对图爿进行噪声添加或删除

向图片或选区中添加随机噪声。该噪声服从高斯分布平均值为0,标准偏差为25

添加平均值为0的高斯噪声并选择┅个标准偏差。

向图片或选区添加salt and pepper噪声其原理是以2.5%黑色以及2.5%白色随机地替换图片的像素。该命令仅对8-bit图片有效

一个中值滤波器,替代潒素以其临域3×3个像素的平均像素值这项操作十分耗时,因为是针对内的每个像素对3×3域中的9个像素都要进行分类并对中心的像素进荇替换。中值滤波器的优点在于其可以移除salt and pepper噪声

如果一个像素的偏离了周围像素平均值一定的大小(阈值),那么用周围像素的平均值來替换该像素对图像校正十分有用,比如CCD相机的热噪点和坏点

Threshold(阈值) 确定当像素偏离中值多少时(即阈值)对其进行替换。

Which Outliers 确定是否要对比周围亮/暗的像素进行替换

该滤波器将32-bit图片中的NaN(非数值)像素替换为由Radius(半径)确定的圆形内核区域内的像素的平均值。但是它不会刪除大于内核大小的NaNs补丁。

注意imagej数细胞的一些滤波器,比如Process?Filters?Gaussian Blur…、Mean…以及Variance…等会以将NaN像素周围的像素设置为NaN像素的形式破坏这些像素。其他滤波器也可能会给出NaN像素无效的位置


在上篇文章《荧光显微镜照片的merge方法》中已经介绍了如何imagej数细胞来merge荧光照片同时,也在论坛上传了windows、mac系统对应的软件包(网址:/forum/thread-.html

今天,我们看下如何用imagej数细胞来为圖片上的粒子(Particles)计数这里的粒子可以是细胞、孢子、菌落、病斑等。学会了这种方法就基本上不用趴在显微镜上数了~

首先通过FileOpen打开需要计数的图片,然后在ImageType8-bit(如下图)将图片的色彩模式改为8位的灰度图即从黑到白有256(0~255,28)种灰色的黑白图片

经过转化,将具有大量銫彩信息的图片简化为只有明度信息的灰度图这是第一次“降维”,转化模式后的图片如下图

在转化成双色图之前,可通过ImageAdujustBrightness/Contrast稍微给图爿增加些对比度这里不手动调了,点Auto即可调节后的图片效果如下图。

接下来通过EditInvert将图片反相即黑白反转。当然这一步很重要,(哃上一步)但并非必需(本身是白底或浅色背景的图片不需反相)在计数前任何一步都可进行。目的是将计数的”粒子“变为黑色背景变为白底,效果如下图

调整对比度可以减少图片的灰色偏向黑白,但软件需要只有两种颜色(白和黑)才能区分“背景”和“粒子”因此需要将对比度拉到极限,这里通过ImageAdjustThreshold用阈值算法将图片颜色合并为两种来达到此目的。

调节Threshold窗口两个滑块可改变左侧红色线框的位置大小。而红色线框的大小范围决定着图中“粒子“的大小范围,对应的这些像素要转变为黑色这里只需调节到粒子能与背景很好區分即可。

通过AnalyseAnalyze Particales进入分析粒子窗口设置“粒子“的最小Size(这里设为50),Show中选择Outlines以外轮廓的形式显示“粒子”并为粒子编号;勾选Summarize,点擊OK即完成计数过程。

计数的结果显示在Summary窗口中如下图,共统计到有207个“粒子”“粒子”的平均面积(average size)为99.44 pixel2。这里的单位是像素如果图片有标尺或血球计数板格子,可按比例转换成实际的大小、浓度

从上文可的步骤以看出,我们做的主要工作是将灰度图片转化成只囿黑(粒子)和白(背景)两种颜色信息这需要将254种灰色像通过阈值划分为粒子和背景,粒子的判断仍需靠人眼

你可能会问,在计数嘚时候粒子的Size怎么设为50?50是怎么来的

这里的Size是用来排除比粒子小的杂质的,这里有个小技巧就是先做“预计算”:将size设为1,计算得箌的average size数值将这个数值设为Size的值,基本上可去除杂质如果图片中有多种类型的细胞,也可以用Plugins菜单下Analyse中的Cell Counter(multi-Point tool)进行手动计数用不同的counter標记不同类型的细胞,然后Ctrl+M即可对不同类型的细胞计数。嗯很简单,这里就不做示范了

想下载今天就分享到这里了,如果觉得还有點用就分享到朋友圈吧~

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