ImageJ Find Maxima(寻找最大值)

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Find Maxima(寻找最大值)

确定图像中的局部最大值,并创建与最大值相同大小的二进制(类似掩模)图像,或者每个最大值创建一个独立的点标记。如果指定了选区,则该分析在当前的矩形选区中进行,否则,对整张图像进行分析。

对于RGB图片来说,最大值指的是亮度的最大值,亮度是加权的或者是不加权的取决于是否对Edit▷Options▷Conversions中的Weighted RGB to Grayscale Conversion进行了设定。

ImageJ图像处理后的输出格式
Process▷Find Maxima…(ImageJ 1.43s). 有六种输出方式可以选择:Single Point(单点)、Maxima Within Tolerance(噪声耐量的最大值)、Segmented Particles(分割的颗粒)、Point Selection(点选区/选项)以及List and Count(列表和计数).

Noise Tolerance(噪声耐量)

如果最大值与周围环境相差不超过这个值,那么它会被忽略(校正图片的校正单元)。换句话说,将阈值设置为最大值减去噪声耐量,并分析阈值以上的最大邻近区域。要认可一个最大值,那么该区域中不能含有任何比该值还大的点,亦即一个区域只允许有一个最大值。

单点
单点

Out Type(输出格式)

(直接参考Process▷Find Maxima…outputs)

选项 描述
Single Points  结果为每个最大值一个点
Maxima Within Tolerance 所有在噪声耐量范围内最大值的所有点。
Segmented Particles

假定每个最大值都属于一个颗粒,然后用分水岭算法(watershed algorithm)对该图片进行分割(与Process ▷Binary ▷Watershed算法不同,其用欧几里得-EDM距离)。

参考Process ▷Binar ▷Voroni以获得基于EDM分割的二元图像。

Point Selection  显示一个多点选区,每个点即最大值所在的位置。
List 在Result窗口中显示每个最大值的XY坐标
Count 在窗口中显示最大值的数量

Exclude Edge Maxima 如果一个区域接触到图片的边界,那么排除其在噪声耐量范围内的最大值。

Light Background 如果图片背景比图片中的对象更亮,比如像下面的细胞群体图片一样,可以勾选此项。

输出的是一张二进制(黑白)图像,前景为255,背景为0,在Peocess▷Binary▷Options…中的Black Background选项决定是否使用正常还是倒转LUT显示(黑白的颠倒)。

输出图片中颗粒的数量(由命令Analyze▷Analyze Particles获得)与选择的输出方式(Output Type)没有关系。注意:Exclude Edge Maxima选中的情况下Segmented Particles的结果也会产生于边界接触的颗粒,因为Exclude Edge Maxima只对最大值有效,而不是对颗粒。

Find Maxima…命令对堆栈是无效的,当时FindStackMaxima宏可以实现该功能并且创建一个新的包含输出图片的堆栈。而FindMaximaRoiManager宏则说明了如何将Find Maxima…命令找到的颗粒添加到ROI Manager…(兴趣区管理器)。

ImageJ最大值点
最大值点(多点选区)
ImageJ分割的颗粒
分割的颗粒(由Analyze▷Analyze Particles获得的ROIs结果)






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