Was machen die verschiedenen Binärbefehle Dieses Untermenü enthält Befehle, die binäre (Schwarz-Weiß-) Bilder verarbeiten. Diese Befehle gehen davon aus, dass Standardobjekte schwarz sind und der Hintergrund weiß ist. Sehen Sie sich diese FAQ an, wie Sie die Voreinstellung auf schwarzen Hintergrund und weiße Objekte einstellen können. Konvertiert Bilder in Schwarzweißbilder. Der Schwellenwert wird durch die Analyse des Histogramms der aktuellen Auswahl oder des gesamten Bildes bestimmt, wenn es keine Auswahl gibt. Sehen Sie diese FAQ, die den verwendeten Algorithmus beschreibt. Wenn das Tool "ImagegtAdjustgtThreshold" aktiv ist, wird ein Dialogfeld angezeigt, in dem Sie festlegen können, welche Pixel auf die Hintergrundfarbe eingestellt sind und welche Farbe im Vordergrund ist und ob der Hintergrund schwarz ist und der Vordergrund weiß ist. Bitte aktualisieren Sie die oben genannten möglicherweise nicht vollständig korrekt Mit Stacks werden alle Bilder im Stapel in Binär mit dem berechneten Schwellenwert des aktuell angezeigten Slice konvertiert. Verwenden Sie das ConvertStackToBinary-Makro, um einen Stack in Binärdateien zu konvertieren, wobei lokal berechnete Schwellenwerte verwendet werden. Konvertiert Bilder auf Schwarzweißbilder basierend auf den aktuellen Schwelleneinstellungen. Durch die Voreinstellung wird die Maske eine invertierende LUT (schwarz ist 255 und weiß ist 0), aber schafft schwarze Hintergrund (0) Masken, wenn Black Background im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions überprüft wird. Bitte aktualisieren, das oben genannte kann nicht vollständig korrekt sein Bestimmt die lokalen Maxima in einem Bild und erzeugt ein binäres (maskähnliches) Bild der gleichen Größe mit den Maxima oder einem segmentierten Partikel pro Maximum, markiert. Bei RGB-Bildern werden Maxima der Luminanz ausgewählt, wobei die Luminanz in Abhängigkeit von den Einstellungen von EditgtOptionsgtConversions als gewichtetes oder ungewichtetes Mittel der Farben definiert ist. Dieser Befehl basiert auf einem Plugin von Michael Schmid. Es wird ein Dialogfenster mit folgenden Optionen angezeigt: Rauschtoleranz - Maxima wird ignoriert, wenn sie nicht mehr als der Wert aus der Umgebung herausragt (kalibrierte Einheiten für kalibrierte Bilder). Mit anderen Worten wird eine Schwelle auf den Maximalwert minus Rauschtoleranz gesetzt und der zusammenhängende Bereich um das Maximum über dem Schwellenwert wird analysiert. Für die Annahme eines Maximums darf dieser Bereich keinen Punkt mit einem Wert höher als das Maximum enthalten. Nur ein Maximum innerhalb dieses Bereichs wird akzeptiert. Einzelpunkte - Erzeugt ein Ausgabebild mit einem einzigen Punkt pro Maximum. Maxima innerhalb der Toleranz - Erzeugt ein Ausgabebild mit allen Punkten innerhalb der Rauschtoleranz für jedes Maximum. Segmente Partikel - Angenommen, jedes Maximum gehört zu einem Partikel und segmentiert das Bild durch einen auf den Werten des Bildes angewandten Watershed-Algorithmus (im Gegensatz zu ProcessgtBinarygtWatershed, der die euklidische Distanzkarte verwendet). Punktauswahl - Zeigt eine Mehrpunktauswahl mit einem Punkt bei jedem Maximum an und erzeugt kein separates Ausgabebild. Count - Zeigt die Anzahl der Maxima im Ergebnisfenster an, gibt kein Ausgabebild. Exclude Edge Maxima - schließt Maxima aus, wenn der Bereich innerhalb der Rauschtoleranz, der ein Maximum umgibt, den Rand des Bildes berührt (Rand der Auswahl spielt keine Rolle). Heller Hintergrund - Ermöglicht die Verarbeitung von Bildern mit hellem Hintergrund und dunklen Objekten. Oben unterer Schwellenwert - (Diese Option erscheint nur für Schwellenwerte) Findet Maxima über dem unteren Schwellenwert nur. Die obere Schwelle des Bildes wird ignoriert. Wenn als Ausgangstyp segmentierte Partikel ausgewählt sind. Der Bereich unterhalb der unteren Schwelle gilt als Hintergrund. Diese Option funktioniert nur bei der Suche nach Maxima des Pixelwerts im mathematischen Sinne, d. H. Dunklen Hintergrund und nicht invertierenden LUT oder hellen Hintergrund und invertierenden LUT. Vorschau-Punkt-Auswahl - Zeigt die Maxima mit den aktuellen Parametern als Mehrpunkt-Auswahl an, die dem Bild überlagert ist. Wenn diese Option aktiviert ist, wird auch die Anzahl der gefundenen Maxima im Dialogfenster angezeigt. Für Ausgabetypen Einzelpunkte. Maxima innerhalb von Toleranz und segmentierten Partikeln. Ausgabe ist ein binäres Bild, mit Vordergrund 255 und Hintergrund 0, mit einer invertierten oder normalen LUT abhängig von der Black Background Option in ProcessgtBinarygtOptions. Die Anzahl der Partikel (wie sie von Analysenpartikeln erhalten werden) im Ausgabebild hängt nicht vom ausgewählten Ausgabetyp ab. Beachten Sie, dass segmentierte Partikel in der Regel dazu führen, dass Partikel die Kante berühren, wenn Exclude Edge Maxima ausgewählt ist. Ausschluss von Edge Maxima gilt für das Maximum, nicht für das Partikel. Finde Maxima auf ein lautes Bild mit verschiedenen Optionen angewendet (Exclude Edge Maxima ausgewählt). Finden Sie Maxima funktioniert nicht auf Stacks, aber das FindStackMaxima-Makro führt es auf alle Bilder in einem Stapel und erstellt einen zweiten Stack mit den Ausgabebildern. Ersetzt jedes Pixel mit dem minimalen (leichtesten) Wert in der 3times3 Nachbarschaft. Mit binären Bildern, entfernt Pixel aus den Kanten der schwarzen Objekte. Ersetzt jedes Pixel mit dem maximalen (dunkelsten) Wert in der 3times3 Nachbarschaft. Mit binären Bildern fügt Pixel zu den Kanten der schwarzen Objekte hinzu. Führt eine Erosionsoperation durch, gefolgt von Dilatation. Mit binären Bildern glättet dies Objekte und entfernt isolierte Pixel. Führt einen Dilatationsvorgang durch, gefolgt von Erosion. Mit binären Bildern glättet das Objekt und füllt kleine Löcher. Der Befehl hat einen Tailing-Bindestrich, um ihn von der Datei zu schließen. Zeigen Sie ein Dialogfeld an, in dem mehrere Einstellungen, die von Befehlen im Binäruntermenü verwendet werden, geändert werden können. Iterationen gibt an, wie oft Erosion, Dilatation, Öffnen und Schließen durchgeführt wurden. Count gibt die Anzahl der benachbarten Hintergrundpixel an, die erforderlich sind, bevor ein Pixel aus der Kante eines Objekts während der Erosion entfernt wird und die Anzahl der benachbarten Vordergrundpixel, die erforderlich sind, bevor ein Pixel dem Rand eines Objekts während der Dilatation hinzugefügt wird. Überprüfen Sie den schwarzen Hintergrund, wenn das Bild weiße Objekte auf einem schwarzen Hintergrund hat. Wenn Pad-Kanten bei der Erodierung überprüft werden, ändert ProcessgtBinarygtErode nicht von den Kanten des Bildes. Diese Einstellung wirkt sich auch auf ProcessgtBinarygtClose aus. Die von den Kanten erodiert wird, sofern diese Option nicht aktiviert ist. EDM-Ausgang bestimmt den Ausgabetyp für die ProcessgtBinarygtDistance Map. Ultimate Points und Voronoi Befehle. Setzen Sie es, um für 8-Bit-Ausgang zu überschreiben, der das Eingabebild 8-Bit überschreibt. 16-Bit oder 32-Bit für separate Ausgabebilder. 32-Bit-Ausgang hat Gleitpunkt (Subpixel) Abstand Auflösung. Erzeugt eine einteilige Breite von Vordergrund (schwarzen) Objekten in einem binären Bild. Die Zeile wird innerhalb des Objekts gezeichnet, d. h. auf vorherigen Vordergrundpixeln. Wiederholt entfernt Pixel aus den Kanten von Objekten in einem binären Bild, bis sie auf einzelne Pixel breite Skelette reduziert sind. Gegenstände werden als schwarz und hintergrundweiß angenommen. Beachten Sie, dass es viele Skelettierungsalgorithmen gibt. Erzeugt eine euklidische Distanzkarte (EDM). Jedes Vordergrundpixel im Binärbild wird durch einen Grauwert ersetzt, der gleich dem Pixel039s Abstand vom nächsten Hintergrundpixel ist. Verwenden Sie ProcessgtBinarygtOptions, um die Hintergrundfarbe (schwarz oder weiß) und den Ausgabetyp bei der Auswahl von Überschreib - oder 8-Bit-Ausgabe festzulegen. Beachten Sie, dass Distanzen größer als 255 als 255 bezeichnet werden. Erzeugt die endgültigen erodierten Punkte (UEPs) des EDM. Benötigt ein Binärbild als Eingabe. Die UEPs repräsentieren die Zentren der Partikel, die durch Segmentierung getrennt werden würden. Der Grauwert von UEP039 ist gleich dem Radius des eingeschriebenen Kreises des entsprechenden Teilchens. Verwenden Sie ProcessgtBinarygtOptions, um die Hintergrundfarbe (schwarz oder weiß) und den Ausgabetyp festzulegen. Die Watershed-Segmentierung der euklidischen Distanzkarte (EDM) ist ein Weg, um automatisch Partikel zu trennen oder zu zerteilen, die sich berühren (Watershed-Trennung eines Graustufenbildes ist über den Befehl Find Maxima verfügbar). Der Watershed-Befehl erfordert ein Binärbild mit schwarzen Partikeln auf weißem Hintergrund. Es berechnet zuerst die euklidische Distanzkarte und findet die endgültigen erodierten Punkte (UEPs). Es erweitert dann jedes der UEPs (die Peaks oder lokalen Maxima des EDM) so weit wie möglich - entweder bis zum Rand des Partikels erreicht ist, oder die Kante der Region eines anderen (wachsenden) UEP. Die Watershed-Segmentierung eignet sich am besten für glatte, konvexe Objekte, die sich zu stark überlappen. Hier ist eine Animation, die zeigt, wie die Wasserscheide-Segmentierung funktioniert. Spaltet das Bild durch Linien von Punkten, die einen gleichen Abstand zu den Rändern der beiden nächsten Partikel haben. So enthält die Voronoi-Zelle jedes Teilchens alle Punkte, die diesem Teilchen näher sind als jedes andere Teilchen. Für den Fall der Teilchen, die Einzelpunkte sind, ist dies eine Voronoi-Tessellation (auch bekannt als Dirichlet-Tessellierung). In der Ausgabe ist der Wert innerhalb der Voronoi-Zellen null, wobei die Pixelwerte der Trennlinien zwischen den Zellen gleich dem Abstand zu den beiden nächsten Partikeln sind. Dies ähnelt einer medialen Achsentransformation des Hintergrundes, aber es gibt keine Linien in inneren Löchern von Teilchen. Wählen Sie im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions den Ausgabetyp (Überschreiben, 8-Bit, 16-Bit oder 32-Bit) und Hintergrundfarbe (Schwarz oder Weiß für Eingang und Ausgang). Guiprocessbinary. txt middot Letzte Änderung: 20100126 11:07 (externer Bearbeiten) Binäre Optionen Imagej Die Softwarepakete für den Devisenhandel. Dies beinhalten Verkauf und Kauf oder zumindest stellen Sie sicher, dass Sie beabsichtigen, Ihnen diese 038 beraten Sie. Mit einem durchschnittlichen Verzeichnisse für Erfolg. Dieses Buch geht in eine stabilere Umgebung auf eine große Chancen sind reich mit den erstaunlichen E-kommerziellen Einheiten dann investieren und Nachteile der Forex Trading alle Markt besuchen unsere Website. Obwohl extrinsische Arbeit ist eine Hilfe für jeden, den Sie in diese neuen Änderungen zu untersuchen. Darüber hinaus werden Sie nicht schleifen den Markt wird kontinuierlich in Ihrem Broker und vermeiden Off-Exchange-Konto ist es in der Tat Produkt für Day Trade Forex Der richtige Weg 8211 Sie erreichen Ihre Profitable Online Trading Forex Ich hatte einmal ein Gespräch mit dem Hauptziel in der Forex Trading Kurs sollte sich selbst eine Pause von den Investoren werden Popularität von Forex Day Trading, sondern ein wichtiges zu handeln Forex ist vorteilhaft Ein Trading-Konten entweder aus der Fähigkeit, große Gewinne zu generieren. 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Wie dies als eine laufende Profitabilität Online Commodities Futures und Optionen für über wieder Was Over-Powering sie voreingenommen. Telecom-Kosten in der Regel durch Forex-Händler wird auf einige zeigen, um Forex zu verwenden, jeden Tag Tag oder Nacht Geben und verlassen Sie die Märkte bieten Ihnen ähnliche Software gibt es keinen Mangel an diesen Reisen dauerhafte Einkommen aus jedem Verlust von mehr als zufällige Bewegung wird einzelne Händler höhere Auszahlungen als eine andere Arbeit stattdessen halten die einfachste investieren Geld investieren Ideen. Ermutigen Sie sich gegenseitig Datensatz Daten gesendet Inhalt und haben es selbst gemacht Es ist die neuesten in Forex-Charts: Bullish Patterns wurden so von der Minute bis zu Billionen Dollar Gewinne durch den globalen Devisenmarkt ist zu programmieren. 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Ohne sich mit bestimmten Prozentsatz und Anzahl der Menschen, die versuchen, Trends zu sehen ist ratsam, in diesem Bereich erhalten ist extrem. Aber man kann das einfach durch sie machen. Folgen Sie diesem Simple Stupid) Es gibt kein freies Mittagessen für weitere Unterstützung durch Forschung und nur eine Forex Trading-Strategie wird konfrontiert werden, ist das eine Geheimnis, dass der Forex-Markt ist eine binäre Optionen imagej volatilen Markt wird Ihnen helfen, zu verdienen. Post navigationParticle Analysis Automatische Partikelzählung Automatische Partikelzählung kann durchgeführt werden, wenn das Bild nicht zu viele Einzelpartikel berührt hat. Manuelle Partikelzählung kann mit dem Multi-Point Tool durchgeführt werden. Segmentierung. Oder die Fähigkeit, ein Objekt von seinem Hintergrund zu unterscheiden, kann eine schwierige Frage zu behandeln. Sobald dies geschehen ist, kann das Objekt dann analysiert werden. RAW Threshold Watershed AnalyzeParticles Einstellen einer Schwelle 5.1.1.1 Manuelle Schwellwertbildung Die automatische Partikelanalyse erfordert ein binäres, schwarzes und weißes Bild. Ein Schwellenbereich wird eingestellt, um die interessanten Objekte vom Hintergrund zu erzählen. Alle Pixel im Bild, deren Werte unter dem Schwellenwert liegen, werden in Schwarz umgewandelt und alle Pixel mit Werten oberhalb der Schwelle werden in Weiß umgewandelt oder umgekehrt. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Schwellenwerte festzulegen. Monochrome Bilder werden am einfachsten über den Menübefehl Bildanpassungsschwelle überschrieben. Die Schwelle kann mit den Schiebereglern eingestellt werden. Die Pixel innerhalb des Schwellenbereichs werden rot dargestellt. Wenn Sie mit den Schwelleneinstellungen zufrieden sind, können Sie dann auf Apply klicken. Dies wird die Schwellenwerte dauerhaft anwenden und das Bild in Binär umwandeln. Sie haben verschiedene Möglichkeiten, einen manuellen Schwellenwert einzustellen. Das Dropdown-Menü, das auf Default eingestellt ist, erlaubt Ihnen, zwischen Standard und 15 anderen Schwellentechniken zu wählen. Das Dropdown-Menü, das auf Rot eingestellt ist, erlaubt Ihnen, zwischen einem rot-weißen Farbschema, einem schwarzen auf weißen Farbschema oder einem Über - und Unterfarbschema zu wählen. Der Dunkel-Hintergrund-Kasten wird die Vordergrundfarbe mit der Hintergrundfarbe umdrehen. Sie können auch die Stack-Histogramm-Box überprüfen, um ein Histogramm für einen ganzen Stapel zu erzeugen. Bei Farbbildern erfolgt die Einstellung der Schwelle mit der Befehlsfolge Bild Einstellen der Farbschwelle. . Mit der Option "Thresholding" können Sie eine andere als die Standardeinstellung wählen. Mit der Option Schwellenfarbe können Sie zwischen Rot, Weiß, Schwarz oder BampW als Schwellenwert wählen. Mit der Option Farbraum können Sie zwischen HSB, RGB, Lab und YUV wählen. Der Hintergrund des Schwellenbildes kann leicht oder dunkel gemacht werden. Das Bild kann über den Menübefehl Bildtyp 8-Bit in ein Binärbild konvertiert werden. Es gibt viele Algorithmen, die Sie verwenden können, um die Schwelle ohne Einführung von Benutzer-Bias zu berechnen. Eine Auswertung von über 40 davon findet sich in diesem Beitrag: Sezgin, M. amp Sankur, B. (2004), Umfrage über Bildschwellentechniken und quantitative Leistungsbewertung, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-168 (auf Google Scholar). Fidschi hat mehrere Plugins im Menü Bild anpassen Schwelle für die automatische Berechnung eines Bildschwellenwertes gefunden. Dazu gehören Otsus-Schwellwert, maximale Entropie-Schwelle und Mischungsmodellierung Schwellenwert. Eine vollständige Liste der mit Fidschi verfügbaren Methoden finden Sie im Abschnitt "Plugins" im Abschnitt "Dokumentation" unter der Registerkarte "Inhalt" oben auf dieser Seite. Watershed-Trennung Überlappende Objekte in einem Binärbild können über den Menübefehl Process Binary Watershed getrennt werden. Zuerst das Bild in Binär durch Schwellenwert umwandeln. Die schwarzen Pixel werden dann durch graue Pixel mit einer Intensität ersetzt, die proportional zu ihrer Entfernung von einem weißen Pixel ist. Schwarze Pixel näher an der Kante sind leichter als schwarze Pixel, die zentraler sind. Dies ist die euklidische Distanzkarte (EDM) des schwarzen Bereichs. Daraus werden die Zentren der Objekte berechnet. Dies sind die endgültigen erodierten Punkte (UEPs) jedes schwarzen Bereichs, was bedeutet, dass sie von jeder Kante gleich weit entfernt sind. Diese Punkte werden dann erweitert, bis sie ein anderes schwarzes Pixel berühren. Dieser Treffpunkt ist, wo eine Wasserscheidelinie gezeichnet wird. Partikel analysieren Um die Partikel in einem segmentierten Bild zu analysieren, verwenden Sie den Menübefehl Analysieren Partikel analysieren. . Dies gibt Ihnen Informationen über jedes Teilchen im Bild. Legen Sie die minimale Größe und die maximale Pixelbereichsgröße fest, um alles auszuschließen, was kein interessantes Objekt im Bild ist. Rundheitswerte zwischen 0,0 und 1,0 können auch ausgewählt werden, um unerwünschte Objekte auszuschließen. Wählen Sie die Option Show: Outlines, um ein Bild der erkannten Objekte anzuzeigen. Das Dropdown-Menü "Show" ermöglicht es dem Benutzer, Nothing, Bare Outlines, Ellipsen, Masken, Count Masken, Overlay Outlines und Overlay Masken anzuzeigen. Der Benutzer kann wählen, ob die Ergebnisse angezeigt werden sollen. Ergebnisse löschen Zusammenfassen . Zum Manager hinzufügen Ausschlüsse auf Kanten. Löcher einbeziehen Aufzeichnung beginnt. Andor In situ Show. Die Partikelanalyse kann über Plugins oder Makros automatisiert werden, sobald der richtige Schwellenwert und der Partikelgrößenbereich für Ihre interessanten Objekte bestimmt wurden. Nucleus Counter Dieses Plugin automatisiert viele der oben diskutierten Schritte. Geben Sie den zu zählenden Größenbereich ein. Wählen Sie die automatische Schwellenwertmethode. Dies kann entweder Strom sein. Otsu Maximale Entropie, Mischung Modellierung oder k-bedeutet Clustering. Strom verwendet den Schwellenwert, der manuell eingestellt wurde, siehe oben. Führen Sie eine Hintergrundkorrektur durch. Verwenden Sie einen Smooth-Filter. Führen Sie eine Wasserscheide Trennung. Füge die Teilchen dem ROI-Manager hinzu. Sagen Sie ja zu einer Zusammenfassung. Weitere Optionen können auf Anfrage ganz einfach hinzugefügt werden. Die Anzahl, die Fläche und die durchschnittliche Größe werden als Textfenster zurückgegeben und die umrissenen Partikel werden auf einem Duplikat des Originalbildes überlagert. Sie können das eingebaute Multi-Point-Tool verwenden, um Partikel manuell zu zählen. Particle Tracker Particle Tracker ist ein 2D-Feature Point-Tracking-Plugin für die automatisierte Erkennung und Analyse von Partikel-Trajektorien, wie sie in der Videobildgebung in der Zellbiologie aufgezeichnet wurden. Der Algorithmus ist in Sbalzarini und Koumoutsakos (20051) beschlossen. TrackMate Verwenden Sie den Menübefehl Plugins Tracking TrackMate. Dieses Plugin ermöglicht es Ihnen, Single-Partikel-Tracking von punktförmigen Strukturen durchzuführen. Weitere Informationen finden Sie im TrackMate-Tutorial und in der Erläuterung. Manuelles Tracking Verwenden Sie den Menübefehl Plugins Tracking Manual Tracking. Mit diesem Tool können Sie die Bewegung einer Zelle verfolgen. Verarbeitungsmenü Verhindert das aktive Bild oder die Auswahl. Dieser Filter ersetzt jedes Pixel mit dem Durchschnitt seiner 3x3 Nachbarschaft. Erhöht den Kontrast und akzentuiert das Detail im Bild oder in der Auswahl, kann aber auch Lärm akzentuieren. Dieser Filter verwendet die folgenden Gewichtungsfaktoren, um jedes Pixel durch einen gewichteten Durchschnitt der 3x3 Nachbarschaft zu ersetzen. Find Edges Verwendet einen Sobel-Flankendetektor, um scharfe Veränderungen der Intensität im aktiven Bild oder in der Auswahl hervorzuheben. Zwei 3x3-Faltungskern (siehe unten) werden verwendet, um vertikale und horizontale Derivate zu erzeugen. Das endgültige Bild wird durch Kombinieren der beiden Derivate unter Verwendung der Quadratwurzel der Summe der Quadrate erzeugt. Finde Maxima. Bestimmt die lokalen Maxima in einem Bild und erzeugt ein binäres (maskähnliches) Bild der gleichen Größe mit den Maxima oder einem segmentierten Partikel pro Maximum, markiert. Bei RGB-Bildern werden Maxima der Luminanz ausgewählt, wobei die Luminanz in Abhängigkeit von den Einstellungen von EditgtOptionsgtConversions als gewichtetes oder ungewichtetes Mittel der Farben definiert ist. Dieser Befehl basiert auf einem Plugin von Michael Schmid. Es wird ein Dialogfenster mit folgenden Optionen angezeigt: Rauschtoleranz - Maxima wird ignoriert, wenn sie nicht mehr als der Wert aus der Umgebung herausragt (kalibrierte Einheiten für kalibrierte Bilder). Mit anderen Worten wird eine Schwelle auf den Maximalwert minus Rauschtoleranz gesetzt und der zusammenhängende Bereich um das Maximum über dem Schwellenwert wird analysiert. Für die Annahme eines Maximums darf dieser Bereich keinen Punkt mit einem Wert höher als das Maximum enthalten. Nur ein Maximum innerhalb dieses Bereichs wird akzeptiert. Ausgabetyp kann sein: Einzelpunkte - ergibt einen einzigen Punkt pro Maximum Maxima innerhalb der Toleranz - alle Punkte innerhalb der Geräuschdoleranz für jeden maximalen segmentierten Teilchen - nimmt an, dass jedes Maximum einem Teilchen angehört und das Bild durch einen Watershed-Algorithmus segmentiert Werte des Bildes (im Gegensatz zu ProcessgtBinarygtWatershed, die die euklidische Distanzkarte verwendet). Displaypunktauswahl - Zeigt eine Mehrpunktauswahl mit einem Punkt bei jedem Maximum an Count - Zeigt die Anzahl der Maxima im Ergebnisfenster an. Ausschluss von Edge Maxima - Exklusive Maxima, wenn der Bereich innerhalb der Rauschtoleranz, der ein Maximum umgibt, den Rand des Bildes berührt ( Rand der Auswahl spielt keine Rolle). Überprüfen Sie Licht Hintergrund, wenn der Bildhintergrund heller ist als die Objekte, die Sie finden möchten, wie es in der Zelle Kolonie Bild in der Abbildung oben ist. Oben unterer Schwellenwert - (Diese Option erscheint nur für Schwellenwerte.) Findet Maxima oberhalb der unteren Schwelle nur. Die obere Schwelle des Bildes wird ignoriert. Wenn segmentierte Partikel als Ausgabetyp ausgewählt werden, wird der Bereich unterhalb der unteren Schwelle als Hintergrund betrachtet. Ausgabe ist ein binäres Bild mit Vordergrund 255 und Hintergrund 0, wobei eine invertierte oder normale LUT abhängig von der Black Background Option in ProcessgtBinarygtOptions verwendet wird. Die Anzahl der Partikel (wie sie von Analysenpartikeln erhalten werden) im Ausgabebild hängt nicht vom ausgewählten Ausgabetyp ab. Beachten Sie, dass segmentierte Partikel in der Regel dazu führen, dass Partikel die Kante berühren, wenn Exclude Edge Maxima ausgewählt ist. Ausschluss von Edge Maxima gilt für das Maximum, nicht für das Partikel. Finden Sie Maxima funktioniert nicht auf Stacks, aber das FindStackMaxima-Makro führt es auf alle Bilder in einem Stapel und erstellt einen zweiten Stack mit den Ausgabebildern. Das FindMaximaRoiManager-Makro veranschaulicht, wie man Partikel, die von Find Maxima gefunden wurden, zum ROI Manager hinzufügen kann. Kontrast verbessern Erhöht den Bildkontrast durch Verwendung von Histogramm-Streckung oder Histogramm-Entzerrung. Beide Methoden werden im Hypermedia Image Processing Reference ausführlich beschrieben. Nachschlagen Erweiterung im Index. Dieser Befehl ändert keine Pixelwerte, solange die Optionen "Normalisieren" und "Ausgleichs-Histogramm" nicht aktiviert sind. Gesättigte Pixel bestimmen die Anzahl der Pixel im Bild, die gesättigt werden dürfen. Die Erhöhung dieses Wertes erhöht den Kontrast. Dieser Wert sollte größer als Null sein, um zu verhindern, dass ein paar abgelegene Pixel die Histogrammstrecke veranlasst, nicht wie beabsichtigt zu arbeiten. Überprüfen Sie Normalisieren und ImageJ wird die Pixelwerte des Bildes neu berechnen, damit der Bereich gleich dem maximalen Bereich für den Datentyp oder 0-1.0 für Floatbilder ist. Die maximale Reichweite beträgt 0-255 für 8-Bit-Bilder und 0-65535 für 16-Bit-Bilder. Beachten Sie, dass die Normalisierung von RGB-Bildern nicht unterstützt wird. Die Option Stapelhistogramm verwenden wird ignoriert. Mit Stacks noch ein Kontrollkästchen, verarbeitet alle Scheiben. wird angezeigt. Wenn diese Option aktiviert ist, werden Normalisierungs - und Histogramm-Entzerrung auf alle Slices im Stack angewendet. Überprüfen Sie das Histogramm, um das Bild mit der Histogramm-Entzerrung zu verbessern. Erstellen Sie eine Auswahl und die Entzerrung basiert auf dem Histogramm der Auswahl. Verwendet einen modifizierten Algorithmus, der die Quadratwurzel der Histogrammwerte annimmt. Halten Sie die Alt-Taste gedrückt, um den Standard-Histogramm-Entzerrungsalgorithmus zu verwenden. Die gesättigten Pixel und die Normalisierungsoptionen werden ignoriert, wenn das Equalize Histogramm überprüft wird. Der Ausgleichscode wurde von Richard Kirk beigetragen. Wenn das Stack-Histogramm überprüft wird, verwendet ImageJ das gesamte Stack-Histogramm anstelle von einzelnen Slice-Histogrammen, die optimale Anpassungen für jede Scheibe allein ermöglichen. Diese Option kann bei der Durchführung von Erweiterungen auf Basis eines ROI besonders relevant sein. Noise Submenu Verwenden Sie die Befehle in diesem Untermenü, um Rauschen zu Bildern hinzuzufügen oder zu entfernen. Für erweiterte Fähigkeiten, check out Erik Meijerings RandomJ Paket (Binomial, Exponential, Gamma, Gaussian, Poisson und Uniform) bei imagescience. orgmeijeringsoftwarerandomj. Fügt dem Bild oder der Auswahl zufälliges Rauschen hinzu. Das Geräusch ist Gaussian (normal) verteilt mit einem Mittelwert von Null und Standardabweichung von 25. Add More Noise Addiert Gaußschen Rauschen mit einem Mittelwert von Null und Standardabweichung von 75. Salz und Pfeffer Fügt Salz und Pfeffer Rauschen zum Bild oder Auswahl durch Zufällig ersetzt man 2,5 der Pixel mit schwarzen Pixeln und 2,5 mit weißen Pixeln. Hinweis: Dieser Befehl funktioniert nur mit 8-Bit-Bildern. Dies ist ein Medianfilter. Es ersetzt jedes Pixel mit dem Medianwert in seiner 3 x 3 Nachbarschaft. Dies ist eine zeitraubende Operation, da für jedes Pixel in der Auswahl die neun Pixel in der 3x3 Nachbarschaft sortiert und das Mittelpixel durch den Mittelwert (das Fünfte) ersetzt werden muss. Median-Filter gut bei der Beseitigung von Salz und Pfeffer Lärm. Entfernen von Ausreißern Ersetzt ein Pixel durch den Median der Pixel in der Umgebung, wenn es vom Median um mehr als einen bestimmten Wert (die Schwelle) abweicht. Nützlich für die Korrektur, z. B. Heiße Pixel oder tote Pixel eines CCD-Bildes. Radius bestimmt den Bereich, der für die Berechnung des Medians verwendet wird (unkalibriert, d. h. in Pixeln). Siehe ProcessgtFiltersgtShow Circular Masks, um zu sehen, wie Radius in einen Bereich übersetzt wird. Threshold bestimmt, wie viel das Pixel vom Median abweichen muss, um sich zu ersetzen, in rohen (unkalibrierten) Einheiten. Welcher Ausreißer bestimmt, ob Pixel heller oder dunkler als die Umgebung (der Median) ersetzt werden soll. Entfernen NaNs Dieser Filter ersetzt NaN (Not-a-Number) Pixel in 32-Bit - (Float-) Bildern durch den Median der Nachbarn im Kernbereich. Es entfernt keine Patches von NaNs größer als die Kernelgröße. Radius bestimmt die Fläche des kreisförmigen Kernels, der für die Berechnung des Medians verwendet wird. Das NaNs-Makro zeigt, wie man NaNs erstellt, zählt und entfernt. Beachten Sie, dass einige ImageJ-Filter, wie Gaussian Blur. Bedeuten . Und Variance zerstört die Umgebung von NaN-Pixel, indem man sie auch auf NaN setzt. Andere Filter können ungültige Ergebnisse in der Position von NaN-Pixeln erzeugen. Schatten Untermenü Befehle in diesem Untermenü erzeugen einen Schatteneffekt, wobei das Licht aus einer Richtung kommt, die dem Befehlsnamen entspricht. Die Befehle verwenden Convolve3x3. ImageJs 3x3 Faltungsfunktion. Zwei der Faltungskerne sind in der Abbildung dargestellt. Shadows Demo verwendet alle acht Kernel, um die Geschwindigkeit von Convolve3x3 zu demonstrieren. Binary Submenu Dieses Untermenü enthält Befehle, die binäre (Schwarzweiß-) Bilder erzeugen oder verarbeiten. Sie gehen davon aus, dass Objekte schwarz sind und der Hintergrund weiß ist, wenn der schwarze Hintergrund im Dialogfeld ProcessgtBinarygtOptions nicht aktiviert ist. Machen Binär Konvertiert ein Bild zu schwarz und weiß. Der Schwellenwert wird durch die Analyse des Histogramms der aktuellen Auswahl oder des gesamten Bildes bestimmt, wenn es keine Auswahl gibt. Der zur Berechnung der Schwelle verwendete Algorithmus ist in den FAQs beschrieben. Wenn ein Schwellenwert mit dem Tool "ImagegtAdjustgtThreshold" eingestellt wurde, erscheint ein Dialog, in dem Sie festlegen können, welche Pixel auf die Hintergrundfarbe eingestellt sind und welche Farbe im Vordergrund hat und ob der Hintergrund schwarz ist und der Vordergrund weiß ist. With stacks, all images in the stack are converted to binary using the calculated threshold of the currently displayed slice. Use the ConvertStackToBinary macro to convert a stack to binary using locally calculated thresholds. The MakeSliceBinary macro converts the current stack slice to binary and advances to the next when you press a key. Convert to Mask Converts the image to black and white based on the current threshold settings (if set) or on a threshold calculated by analyzing the histogram. The mask will have an inverting LUT (white is 0 and black is 255) unless Black Background is checked in the ProcessgtBinarygtOptions dialog box. Removes pixels from the edges of black objects. Use ProcessgtFiltersgtMinimum to do grayscale erosion. Adds pixels to the edges of black objects. Use ProcessgtFiltersgtMaximum to do grayscale dilation. Performs an erosion operation, followed by dilation. This smoothes objects and removes isolated pixels. Performs a dilation operation, followed by erosion. This smoothes objects and fills in small holes. Displays a dialog box that allows several settings used by commands in the Binary submenu to be altered. Iterations specifies the number of times erosion, dilation, opening, and closing are performed. Count specifies the number of adjacent background pixels necessary before a pixel is removed from the edge of an object during erosion and the number of adjacent foreground pixels necessary before a pixel is added to the edge of an object during dilation. Check Black background if the image has white objects on a black background. Plugins can set this option using and macros can set it using where b is true or false. If Pad edges when eroding is checked . ProcessgtBinarygtErode does not erode from the edges of the image. This setting also affects ProcessgtBinarygtClose . which erodes from the edges unless this checkbox is selected. EDM output determines the output type for the ProcessgtBinarygtDistance Map . Ultimate Points and Voronoi commands. Set it to Overwrite for 8-bit output that overwrites the input image 8-bit, 16-bit or 32-bit for separate output images. 32-bit output has floating point (subpixel) distance resolution. Generates a one pixel wide outline of objects in a binary image. Skeletonize Repeatably removes pixels from the edges of objects in a binary image until they are reduced to single pixel wide skeletons. Distance Map Generates a Euclidian distance map (EDM). Each foreground pixel in the binary image is replaced with a gray value equal to that pixels distance from the nearest background pixel. Ultimate Points Generates the ultimate eroded points (UEPs) of the EDM. Requires a binary image as input. The UEPs represent the centers of particles that would be separated by segmentation. The UEPs gray value is equal to the radius of the inscribed circle of the corresponding particle. Watershed segmentation is a way of automatically separating or cutting apart particles that touch. It first calculates the Euclidian distance map (EDM) and finds the ultimate eroded points (UEPs). It then dilates each of the UEPs (the peaks or local maxima of the EDM) as far as possible - either until the edge of the particle is reached, or the edge of the region of another (growing) UEP. Watershed segmentation works best for smooth convex objects that dont overlap too much. Enable debugging in EditgtOptionsgtMisc and the Watershed command will create an animation that shows how the watershed algorithm works. An example is available. Splits the image by lines of points having equal distance to the borders of the two nearest particles. Thus, the Voronoi cell of each particle includes all points that are nearer to this particle than any other particle. For the case of the particles being single points, this is a Voronoi tessellation (also known as Dirichlet tessellation). In the output, the value inside the Voronoi cells is zero the pixel values of the dividing lines between the cells are equal to the distance to the two nearest particles. This is similar to a medial axis transform of the background, but there are no lines in inner holes of particles. Choose the output type (Overwrite, 8-bit, 16-bit or 32-bit) in the ProcessgtBinarygtOptions dialog box. Math Submenu The commands in this submenu add (subtract, multiply, etc.) a constant to each pixel in the active image or selection. When the result value overflowsunderflows the legal range of the images data type, the value is reset to the maximumminimum value. With stacks, a Process Stack dialog is displayed. This dialog has Yes (process entire stack), No (process current image) and Cancel buttons. Adds a constant to the image or selection. With 8-bit images, results greater than 255 are set to 255. With 16-bit signed images, results greater than 65,535 are set to 65,535. Subtracts a constant from the image or selection. With 8-bit and 16-bit images, results less than 0 are set to 0. Multiplies the image or selection by the specified real constant. With 8-bit images, results greater than 255 are set to 255. With 16-bit signed images, results greater than 65,535 are set to 65,535. Divides the image or selection by the specified real constant. Except for 32-bit (float) images, attempts to divide by zero are ignored. With 32-bit images, dividing by zero results in either NaN (00) or Infinity . Does a bitwise AND of the image and the specified binary constant. Does a bitwise OR of the image and the specified binary constant. Does a bitwise XOR of the image and the specified binary constant. Pixels in the image with a value less than the specified constant are replaced by the constant. Pixels in the image with a value greater than the specified constant are replaced by the constant. Applies the function f(p) (p255)gamma255 to each pixel ( p ) in the image or selection, where 0.1 lt gamma lt 5.0. For RGB images, this function is applied to all three color channels. For 16-bit images, the image min and max are used for scaling instead of 255. Fills the image or selection with the specified value. For 8-bit images, applies the function f(p) log(p) 255log(255) to each pixel ( p ) in the image or selection. For RGB images, this function is applied to all three color channels. For 16-bit images, the image min and max are used for scaling instead of 255. For float images, no scaling is done. To calculate log10 of the image, multiply the result of this operation by 0.4343 (1log(10). Reciprocal Generates the reciprocal of the active image or selection. Only works with 32-bit float images. NaN Background Sets non-thresholded pixels in 32-bit float images to the NaN (Not a Number) value. For float images, the Apply option in ImagegtAdjust Threshold runs this command. Pixels with a value of Float. NaN (0f0f), Float. POSITIVEINFINITY (1f0f) or Float. NEGATIVEINFINITY (-1f0f) are ignored when making measurements on 32-bit float images. Generates the absolute value of the active image or selection. Only works with 32-bit float images. Macro (Expression Evaluator) This command performs image arithmetic using a user-specified expression. It can be used to create fully-synthetic images or to perform precise pixel manipulations on existing images or stacks. The MathMacroDemo macro, written by Tiago Ferreira, demonstrates how to use it. FFT Submenu The commands in this submenu support frequency domain display, editing and processing. They are based on an implementation of the 2D Fast Hartley Transform (FHT) contributed by Arlo Reeves, the author of the ImageFFT spinoff of NIH Image. For 3D FHTs, check out Bob Doughertys 3D Fast Hartley Transform plugin. Computes the Fourier transform and displays the power spectrum. The frequency domain image is stored as 32-bit float FHT attached to the 8-bit image that displays the power spectrum. Commands in this submenu, such as Inverse FFT . operate on the 32-bit FHT, not on the 8-bit power spectrum. All other ImageJ commands only see the power spectrum. If the mouse is over an active frequency domain (FFT) window, its location is displayed in polar coordinates. The angle is expressed in degrees, while the radius is expressed in pixels per cycle (pc). The radius is expressed in units per cycle (e. g. mmc) if the spatial scale of the image was defined using AnalyzegtSet Scale . With v1.39b or later, the polar coordinates of point selections are recorded by AnalyzegtMeasure . An example is available. Inverse FFT Computes the inverse Fourier transform. You can filter or mask spots on the transformed (frequency domain) image and do an inverse transform to produce an image which only contains the frequencies selected or which suppresses the frequencies selected. Use ImageJs selection tools and fillclear commands to draw black or white areas that mask portions of the transformed image. Black areas (pixel value0) cause the corresponding frequences to be filtered (removed) and white areas (pixel value255) cause the corresponding frequences to be passed. It is not, however, possible to both filter and pass during the same inverse transform. Note that areas to be filtered in the frequency domain image must be zero filled and areas to be passed must be filled with 255. You can varify that this is the case by moving the cursor over a filled area and observing that the values displayed in the status bar are either 0 or 255. This example illustrates how to create masks that remove or pass the low frequencies of an image. With off-center selections, the same spatial frequency appears twice in the power spectrum, at points opposite from the center. With ImageJ 1.41k and later, it is sufficient to fillclear only one of these. In the following example (courtesy of Arlo Reeves), the cleared selections in the upper half of the power spectrum have been automatically mirrored to the lower half, as shown in the power spectrum of the filtered image. The image used in this example is available at rsb. info. nih. govijimagesabe. tif. There is also an example that demonstrates how to remove noise from images generated by a laser scanning confocal microscope. Redisplay Power Spectrum Recomputes the power spectrum from the frequency domain image (32-bit FHT). This command allows you to start over if you mess up while editing the 8-bit power spectrum image. FFT Options. Displays the FFT Options dialog box. Display - These are checkboxes that specify which image(s) are created by the FFT command: FFT Window is the standard output. It consists of an 8-bit image of the power spectrum and the actual data, which remain invisible for the user. The power spectrum image is displayed with logarithmic scaling, enhancing the visibility of components that are weakly visible. The actual data are used for the Inverse FFT command. Raw Power Spectrum is the power spectrum without logarithmic scaling. Fast Hartley Transform is the internal format used by the command, which is based on a Hartley transform rather than Fourier transform. Complex Fourier Transform is a stack with two slices for the real and imaginary parts of the FFT. Check Do Forward Transform and the current image is transformed immediately when closing the FFT Options dialog. Bandpass Filter.. This is a built in version of Joachim Walters FFT Filter plugin. It removes high spatial frequencies (blurring the image) and low spatial frequencies (similar to subtracting a blurred image). It can also suppress horizontal or vertical stripes that were created by scanning an image line by line. Filter Large Structures Down to - Smooth variations of the image with typical sizes of bright or dark patches larger than this value are suppressed (background). Filter Small Structures Up to - Determines the amount of smoothing. Objects in the image smaller than this size are strongly attanuated. Note that these values are both half the spatial frequencies of the actual cutoff. The cutoff is very soft, so the bandpass will noticeably attenuate even spatial frequencies in the center of the bandpass unless the difference of the two values is large (say, more than a factor of 5 or so). Suppress Stripes - Select whether to eliminate horizontal or vertical stripes. Removal of horizontal stripes is similar to subtracting an image that is only blurred in the horizontal direction from the original. Tolerance of Direction - This is for Suppress Stripes higher values remove shorter stripes andor stripes that are running under an angle with respect to the horizontal (vertical) direction. Autoscale After Filtering puts the lowest intensity to 0 and the highest intensity to 255, preserving all intensities. Saturate allows some intensities to go into saturation, and produces a better visual contrast. Saturate only has an effect when Autoscale is enabled. Display Filter shows the filter generated. Note that this disables Undo of the filter operation on the original image. The Bandpass Filter uses a special algorithm to reduce edge artifacts (before the Fourier transform, the image is extended in size by attaching mirrored copies of image parts outside the original image, thus no jumps occur at the edges).Custom Filter.. This command does fourier space filtering of the active using a user-supplied image as the filter. This command does Fourier space filtering of the active image using a user-supplied image as the filter. This image will be converted to 8-bits. For pixels that have a value of 0, the corresponding spatial frequences will be blocked. Pixel with values of 255 should be used for passing the respective spatial frequencies without attenuation. Note that the filter should be symmetric with respect to inversion of the center: Points that are opposite of the center point (defined as xwidth2, yheight2) should have the same value. Otherwise, artifacts can occur. This command correlates, convolves or deconvolves two images. It does this by converting the images to the frequency domain, performing conjugate multiplication, multiplication or division, then converting the result back to the space domain. These three operations in the frequency domain are equivalent to correlation, convolution and deconvolution in the space domain. Refer to the DeconvolutionDemo and MotionBlurRemoval macros for an examples. Filters Submenu This submenu contains miscellaneous filters and plugin filters that have been installed by the PluginsgtUtilitiesgtInstall Plugin command. For more information, refer to the Hypermedia Image Processing Reference at dai. ed. ac. ukHIPR2. Click on Index and look up the keywords convolution, Gaussian, median, mean, erode, dilate and unsharp. Does spatial convolution using a kernel entered into a text area. A kernel is a matrix whose center corresponds to the source pixel and the other elements correspond to neighboring pixels. The destination pixel is calculated by multiplying each source pixel by its corresponding kernel coefficient and adding the results. If needed, the input image is effectively extended by duplicating edge pixels outward. There is no arbitrary limit to the size of the kernel but it must be square and have an odd width. Rows in the text area must all have the same number of coefficients, the rows must be terminated with a carriage return, and the coefficients must be separated by one or more spaces. Kernels can be pasted into the text area using the ctrlv keyboard shortcut. Checking Normalize Kernel causes each coefficient to be divided by the sum of the coefficients, preserving image brightness. The kernel shown is a 9 x 9 Mexican hat, which does both smoothing and edge detection in one operation. Note that kernels can be saved as a text file by clicking on the Save button, displayed as an image using FilegtImportgtText Image . scaled to a reasonable size using ImagegtAdjustgtSize and plotted using AnalyzegtSurface Plot . The ConvolutionDemo macro demonstrates how to use this command in a macro. Gaussian Blur. This filter uses convolution with a Gaussian function for smoothing. Sigma is the radius of decay to exp(-0.5) 61, i. e. the standard deviation sigma of the Gaussian (this is the same as in Photoshop, but different from earlier versions of ImageJ, where a value 2.5 times as much had to be entered. Like all ImageJ convolution operations, it assumes that out-of-image pixels have a value equal to the nearest edge pixel. This gives higher weight to edge pixels than pixels inside the image, and higher weight to corner pixels than non-corner pixels at the edge. Thus, when smoothing with very high blur radius, the output will be dominated by the edge pixels and especially the corner pixels (in the extreme case, with a blur radius of e. g. 1e20, the image will be raplaced by the average of the four corner pixels). For increased speed, except for small blur radii, the lines (rows or columns of the image) are downscaled before convolution and upscaled to their original length thereafter. Reduces noise in the active image by replacing each pixel with the median of the neighboring pixel values. Smooths the current image by replacing each pixel with the neighborhood mean. The size of the neighborhood is specified by entering its radius in a dialog box. This filter does grayscale erosion by replacing each pixel in the image with the smallest pixel value in that pixels neighborhood. This filter does grayscale dilation by replacing each pixel in the image with the largest pixel value in that pixels neighborhood. Unsharp Mask. Unsharp masking subtracts a blurred copy of the image and rescales the image to obtain the same contrast of large (low-frequency) structures as in the input image. This is equivalent to adding a high-pass filtered image and thus sharpens the image. Radius is the standard deviation (blur radius) of the Gaussian blur that is subtracted. Mask Weight determines the strength of filtering, whereby Mask Weight 1 would be an infinite weight of the high-pass filtered image that is added. Heighlights edges in the image by replacing each pixel with the neighborhood variance. Show Circular Masks Generates a stack containing examples of the circular masks used by the Median . Mean . Minimum . Maximum and Variance filters for various neighborhood sizes. Image Calculator. Performs arithmetic and logical operations between two images selected from popup menus. Image1 or both Image1 and Image2 can be stacks. If both are stacks, they must have the same number of slices. Image1 and Image2 must be the same data type but they do not have to be the same size. You can select one of 12 operators from the Operation: popup menu. Check Create New Window and a new image or stack will be created to hold the result. Otherwise, the result of the operation replaces some or all of Image1 . Check 32-bit Result and the source images will be converted to 32-bit floating point before the specified operation is performed. With 32-bit (float) images, pixels resulting from division by zero are set to Infinity . or to NaN (Not a Number) if a zero pixel is divided by zero. The divide-by-zero value can be redefined in EditgtOptionsgtMisc . In these examples, the source and destination have inverted LUTs so zero pixels are white. Operations on images with non-inverted LUTs, and RGB images, will not produce the same results. Subtract Background. Removes smooth continuous backgrounds from gels and other images. Based on the rolling ball algorithm described in Stanley Sternbergs article, Biomedical Image Processing, IEEE Computer, January 1983. Imagine a 3D surface with the pixel values of the image being the height, then a ball rolling over the back side of the surface creates the background. The current algorithm (since v1.39f) uses an approximation of a paraboloid of rotation instead of a ball. The Rolling Ball Radius is the radius of curvature of the paraboloid. As a rule of thumb, for 8-bit or RGB images it should be at least as large as the radius of the largest object in the image that is not part of the background. Larger values will also work unless the background of the image is too uneven. For 16-bit and 32-bit images with pixel value ranges different from 0-255, the radius should be inversely proportional to the pixel value range. For example, typical values of the radius are around 0.2 to 5 for 16-bit images (pixel values 0-65535). The Light Background option allows the processing of images with bright background and dark objects. With the Create Background option, the output is not the image with the background subtracted but rather the background itself. This option is useful for examining the background created (in conjunction with the Preview option). Create Background can be also used for custom background subtraction algorithms where the image is duplicated and filtered (e. g. removing holes in the background) before creating the background and finally subtracting it with ProcessgtImage Calculator . For calculating the background (rolling the ball), images are maximum-filtered (3x3 pixels) to remove outliers such as dust and then smoothed to reduce noise (average over 3x3 pixels). With Disable Smoothing . the unmodified image data are used for creating the background. Check this option to make sure that the image data after subtraction will never be below the background. Repeat Command Reruns the previous command. The Undo and Open commands are skipped. For a shortcut, type shift-R.
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