ImageJ

avatar 2019-08-1022:01:37 评论 122

 

ImageJ


ImageJ是美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)和光学与计算仪器实验室(LOCI, University of Wisconsin)开发的一个基于java的图像处理程序。它的第一个版本,ImageJ 1,是在公共领域开发的,而ImageJ2和相关的项目SciJava、ImgLib2和SCIFIO都是BSD-2许可证[4]许可的。ImageJ设计了一个开放的体系结构,它通过Java插件和可记录宏提供可扩展性。可以使用ImageJ的内置编辑器和Java编译器开发自定义捕获、分析和处理插件。用户编写的插件可以解决许多图像处理和分析问题,从三维活体细胞成像[6]到放射图像处理,[7]多个成像系统的数据比较[8]与自动化血液学系统。[9] ImageJ的插件架构和内置的开发环境使其成为一个受欢迎的教学图像处理平台

ImageJ处理图像的示例

ImageJ图像处理示例(public domain)

ImageJ可以作为在线应用小程序、可下载的应用程序运行,也可以在任何一台使用Java 5或更高版本虚拟机的计算机上运行。可下载的发行版可用于Microsoft Windows、经典Mac OS、macOS、Linux和Sharp Zaurus PDA。ImageJ的源代码是免费的。

 

该项目的开发者韦恩·拉斯班德(Wayne Rasband)于2010年从美国国家心理健康研究所(National Institute of Mental Health)的研究服务部门退休,但仍在继续开发该软件。

 

ImageJ的特点


ImageJ可以显示、编辑、分析、处理、保存和打印8位彩色和灰度、16位整数和32位浮点图像。它可以读取许多图像文件格式,包括TIFF、PNG、GIF、JPEG、BMP、DICOM和fit,以及原始格式。ImageJ支持图像堆栈,这是一系列共享一个窗口的图像,它是多线程的,因此可以在多cpu硬件上并行执行耗时的操作。ImageJ可以对计算用户自定义的选区和设定了强度阈值的对象的面积和像素值进行统计。可以测量距离和角度。可以创建密度直方图和线轮廓图。它支持标准的图像处理功能,如图像之间的逻辑和算术运算、对比度处理、卷积、傅立叶分析、锐化、平滑、边缘检测和中值滤波;进行几何变换,如缩放、旋转和翻转。该程序支持任何数量的图像同时,只有有限的可用内存。

 

ImageJ的发展历史


在1997年ImageJ发布之前,类似的免费软件图像分析程序NIH image已经在Object Pascal中为运行pre-OS X操作系统的Macintosh计算机开发了。该代码的进一步开发将以Image SXM的形式继续进行,Image SXM是为扫描电子显微镜图像的物理研究量身定制的变体。由Scion公司(现已倒闭)移植的Windows版本,即所谓的Windows Scion映像也被开发出来。这两种版本仍然可用,但与NIH的图像相反,是闭源的。

 

相关参考


Bio7 -一个集成开发环境,用于生态建模、科学图像分析和统计分析,并将ImageJ作为Eclipse视图嵌入其中。

Bitplane-与ImageJ兼容的图像处理软件的生产者

CellProfiler-一个通过工作流的交互式构建来进行高吞吐量图像分析的软件包。工作流可以包括ImageJ宏。

CVIPtools是一个完整的基于gui的开源计算机视觉和图像处理软件,带有C函数库,基于COM的dll以及两个实用程序库,用于算法开发和批处理。

Fiji (Fiji就是ImageJ),一个基于ImageJ的图像处理包

KNIME -一个支持图像分析的开源数据挖掘环境,与下一代ImageJ紧密合作开发

显微镜图像处理

ImageJ中文教程

 

参考文献


"ImageJ News". Retrieved 23 April 2019.

 Schneider CA, Rasband WS, Eliceiri KW (2012). "NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis". Nat Methods. 9 (7): 671–675. doi:10.1038/nmeth.2089. PMC 5554542. PMID 22930834.

 Collins TJ (July 2007). "ImageJ for microscopy". BioTechniques. 43 (1 Suppl): 25–30. doi:10.2144/000112517. PMID 17936939. open access

 "ImageJ Licensing". Retrieved 3 September 2018.

 Girish V, Vijayalakshmi A (2004). "Affordable image analysis using NIH Image/ImageJ". Indian J Cancer. 41 (1): 47. PMID 15105580. open access

 Eliceiri K, Rueden C (2005). "Tools for visualizing multidimensional images from living specimens". Photochem Photobiol. 81 (5): 1116–22. doi:10.1562/2004-11-22-IR-377. PMID 15807634.

 Barboriak D, Padua A, York G, Macfall J (2005). "Creation of DICOM—Aware Applications Using ImageJ". J Digit Imaging. 18 (2): 91–9. doi:10.1007/s10278-004-1879-4. PMC 3046706. PMID 15827831.

 Rajwa B, McNally H, Varadharajan P, Sturgis J, Robinson J (2004). "AFM/CLSM data visualization and comparison using an open-source toolkit". Microsc Res Tech. 64 (2): 176–84. doi:10.1002/jemt.20067. PMID 15352089.

 Gering E, Atkinson C (2004). "A rapid method for counting nucleated erythrocytes on stained blood smears by digital image analysis". J Parasitol. 90 (4): 879–81. doi:10.1645/GE-222R. PMID 15357090.

 Burger W, Burge M (2007). Digital Image Processing: An Algorithmic Approach Using Java. Springer. ISBN 1-84628-379-5.

 Dougherty, G (2009). Digital Image Processing for Medical Applications. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-86085-7.

 Rueden CT, Eliceiri KW (July 2007). "Visualization approaches for multidimensional biological image data". BioTechniques. 43 (1 Suppl): 31, 33–6. doi:10.2144/000112511. PMID 17936940. open access

 "NIH Image: About". Retrieved 2008-11-18.

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