Opciones Binarias De Imagej

¿Qué hacen los diferentes comandos binarios? Este submenú contiene comandos que procesan imágenes binarias (en blanco y negro). Estos comandos asumen por defecto que los objetos son negros y el fondo blanco. Consulte estas preguntas frecuentes acerca de cómo establecer el valor predeterminado como fondo negro y objetos en blanco. Convierte imágenes en imágenes en blanco y negro. El nivel de umbral se determina analizando el histograma de la selección actual o de toda la imagen si no hay selección. Vea este FAQ que describe el algoritmo usado. Si la herramienta ImagegtAdjustgtThreshold está activa, aparecerá un cuadro de diálogo que le permite especificar qué píxeles están configurados en el color de fondo y cuál al color de primer plano y si el fondo es negro y el primer plano es blanco. Por favor actualice el anterior puede no ser totalmente correcto Con pilas, todas las imágenes de la pila se convierten en binario utilizando el umbral calculado de la rebanada actualmente visualizada. Utilice la macro ConvertStackToBinary para convertir una pila en binario utilizando umbrales calculados localmente. Convierte las imágenes en imágenes en blanco y negro basadas en la configuración de umbral actual. Por defecto, la máscara tendrá un LUT inversor (negro es 255 y blanco es 0), pero crea máscaras de fondo negro (0) si se selecciona Fondo negro en el cuadro de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Por favor actualizar, lo anterior puede no ser totalmente correcto Determina los máximos locales en una imagen y crea una imagen binaria (similar a una máscara) del mismo tamaño con los máximos, o una partícula segmentada por máximo, marcados. Para las imágenes RGB, se seleccionan los máximos de luminancia, con la luminancia definida como media ponderada o no ponderada de los colores según la configuración de EditgtOptionsgtConversions. Este comando se basa en un complemento aportado por Michael Schmid. Se muestra un cuadro de diálogo con las siguientes opciones: Tolerancia al ruido - Maxima se ignoran si no se destacan del entorno por más de este valor (unidades calibradas para imágenes calibradas). En otras palabras, un umbral se establece en el valor máximo menos tolerancia al ruido y se analiza el área contigua alrededor del máximo por encima del umbral. Para aceptar un máximo, esta área no debe contener ningún punto con un valor mayor que el máximo. Sólo se acepta un máximo dentro de esta área. Puntos individuales: crea una imagen de salida con un solo punto por máximo. Maxima Within Tolerance - Crea una imagen de salida con todos los puntos dentro de la tolerancia de ruido para cada máximo. Partículas segmentadas - Supone que cada máximo pertenece a una partícula y segmentos de la imagen por un algoritmo de cuenca aplicado a los valores de la imagen (en contraste con ProcessgtBinarygtWatershed, que utiliza el mapa de distancia Euclidiana). Selección de puntos: muestra una selección de varios puntos con un punto en cada máximo no produce ninguna imagen de salida separada. Cuenta - Muestra el número de máximos en la ventana Resultados no produce ninguna imagen de salida. Excluir Edge Maxima - Excluye máximo si el área dentro de la tolerancia de ruido alrededor de un máximo toca el borde de la imagen (el borde de la selección no importa). Luz de fondo - Permite el procesamiento de imágenes que tienen fondo claro y objetos oscuros. Por encima del Umbral Inferior - (Esta opción sólo aparece para las imágenes con umbral) Encuentra los máximos por encima del umbral inferior solamente. El umbral superior de la imagen se ignora. Si se selecciona Partículas segmentadas como Tipo de salida. El área debajo del umbral inferior se considera un fondo. Esta opción sólo funciona cuando se encuentran máximos del valor de píxel en el sentido matemático, es decir, fondo oscuro y LUT no inversor o fondo brillante e inversión LUT. Selección de puntos de vista previa: Muestra los máximos con los parámetros actuales como una selección multipunto superpuesta en la imagen. Si esta opción está marcada, el número de máximos encontrados también se muestra en el cuadro de diálogo. Para tipos de salida Single Points. Máximo dentro de la tolerancia y partículas segmentadas. Salida es una imagen binaria, con primer plano 255 y fondo 0, utilizando un LUT invertido o normal dependiendo de la opción de fondo negro en ProcessgtBinarygtOptions. El número de partículas (obtenidas por Analyze Particles) en la imagen de salida no depende del tipo de salida seleccionado. Tenga en cuenta que las partículas segmentadas normalmente darán lugar a partículas que toquen el borde si se selecciona Excluir borde máximo. Excluir Edge Maxima se aplica al máximo, no a la partícula. Buscar Maxima aplicado a una imagen ruidosa con diferentes opciones (Excluir Edge Maxima seleccionado). Encontrar Maxima no funciona en pilas, pero la macro FindStackMaxima lo ejecuta en todas las imágenes de una pila y crea una segunda pila que contiene las imágenes de salida. Reemplaza cada píxel con el valor mínimo (más ligero) en el barrio 3times3. Con imágenes binarias, elimina los píxeles de los bordes de los objetos negros. Reemplaza cada píxel con el valor máximo (más oscuro) en el barrio 3times3. Con imágenes binarias, añade píxeles a los bordes de los objetos negros. Realiza una operación de erosión, seguida de dilatación. Con imágenes binarias, esto suaviza los objetos y elimina los píxeles aislados. Realiza una operación de dilatación, seguida de erosión. Con imágenes binarias, esto suaviza los objetos y los rellena en pequeños agujeros. El comando tiene un guión para diferenciarlo del archivo cerrado. Muestra un cuadro de diálogo que permite modificar varios ajustes utilizados por los comandos del submenú binario. Iteraciones especifica el número de veces que se realizan erosión, dilatación, apertura y cierre. Count especifica el número de píxeles de fondo adyacentes necesarios antes de que un píxel se elimine del borde de un objeto durante la erosión y el número de píxeles de primer plano adyacentes necesarios antes de que un píxel se añada al borde de un objeto durante la dilatación. Compruebe el fondo negro si la imagen tiene objetos blancos sobre un fondo negro. Si los bordes de la almohadilla al erosionarse están marcados, ProcessgtBinarygtErode no se erosiona de los bordes de la imagen. Esta configuración también afecta a ProcessgtBinarygtClose. Que se erosiona desde los bordes a menos que esta casilla esté seleccionada. La salida de EDM determina el tipo de salida para el Mapa de Frecuencia de ProcessgtBinarygt. Ultimate Points y comandos de Voronoi. Configure esta opción para sobrescribirla para una salida de 8 bits que sobrescriba la imagen de entrada de 8 bits. 16 bits o 32 bits para imágenes de salida independientes. La salida de 32 bits tiene resolución de distancia de punto flotante (subpíxel). Genera un contorno de un píxel de objetos de primer plano (negro) en una imagen binaria. La línea se dibuja dentro del objeto, es decir, en los píxeles anteriores anteriores. Elimina repetidamente los píxeles de los bordes de los objetos en una imagen binaria hasta que se reducen a un solo píxel de ancho de esqueletos. Se supone que los objetos son negros y el fondo blanco. Tenga en cuenta que existen muchos algoritmos de skeletonizing. Genera un mapa de distancia Euclidiano (EDM). Cada píxel de primer plano de la imagen binaria se sustituye por un valor de gris igual a la distancia de ese pixel desde el pixel de fondo más próximo. Utilice ProcessgtBinarygtOptions para establecer el color de fondo (negro o blanco) y el tipo de salida al seleccionar sobrescritura o salida de 8 bits; tenga en cuenta que distancias mayores que 255 se etiquetan como 255. Genera los puntos erosionados finales (UEP) del EDM. Requiere una imagen binaria como entrada. Las UEP representan los centros de partículas que estarían separados por segmentación. El valor gris de UEP039 es igual al radio del círculo inscrito de la partícula correspondiente. Utilice ProcessgtBinarygtOptions para establecer el color de fondo (negro o blanco) y el tipo de salida. La segmentación de las cuencas hidrográficas del mapa de distancia Euclidiano (EDM) es una forma de separar o separar automáticamente las partículas que tocan (la separación de cuencas de una imagen en escala de grises está disponible mediante el comando Find Maxima). El comando Cuenca requiere una imagen binaria que contiene partículas negras sobre un fondo blanco. Primero calcula el mapa de distancia euclidiana y encuentra los puntos erosionados finales (UEPs). A continuación, dilata cada una de las UEP (los picos o máximos locales de la EDM) en la medida de lo posible - hasta que se alcance el borde de la partícula, o el borde de la región de otra (creciente) UEP. La segmentación de cuencas hidrográficas funciona mejor para objetos convexos lisos que no se superponen demasiado. Aquí está una animación que muestra cómo funciona la segmentación de cuencas. Divide la imagen por líneas de puntos que tienen igual distancia a los bordes de las dos partículas más cercanas. Así, la célula de Voronoi de cada partícula incluye todos los puntos que están más cerca de esta partícula que cualquier otra partícula. Para el caso de las partículas que son puntos únicos, se trata de un mosaico Voronoi (también conocido como Dirichlet teselación). En la salida, el valor dentro de las celdas de Voronoi es cero, los valores de píxel de las líneas divisorias entre las celdas son iguales a la distancia a las dos partículas más cercanas. Esto es similar a una transformación del eje medial del fondo, pero no hay líneas en los orificios internos de las partículas. Elija el tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) y el color de fondo (negro o blanco se aplica tanto a la entrada como a la salida) en el cuadro de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Gui / process / binary. txt middot Última modificación: 2010/01/26 11:07 (edición externa) Umbral automático Este complemento binariza imágenes de 8 y 16 bits utilizando varios métodos de umbral (derivados de histograma) globales. La fase segmentada se muestra siempre en blanco (255). Para el umbral local en lugar de global, consulte el complemento umbral local automático. ImageJ. Requiere v1.42m o más reciente. Copie el archivo AutoThreshold. jar de www. mecourse / landinig / software / autothreshold. jar en la carpeta ImageJ / Plugins y reinicie ImageJ o ejecute el comando Help Update Menus. Después de esto, aparecerá un nuevo comando en Image Adjust Auto Threshold. Fiji. Este plugin es parte de la distribución de Fiji, no hay necesidad de descargarlo. El método selecciona el algoritmo que se va a aplicar (detallado a continuación). Las opciones Ignorar negro e Ignorar blanco establecen los compartimientos de histograma de imágenes para 0 y 255 niveles de grey a 0 respectivamente. Esto puede ser útil si la imagen digitalizada tiene píxeles bajo o sobreexpuestos. El objeto blanco sobre fondo negro establece blancos los píxeles con valores por encima del valor umbral (de lo contrario, establece en blanco los valores menores o iguales al umbral). Establecer umbral en lugar de Umbral (una sola imagen) establece el umbral LUT, sin cambiar los datos de píxeles. Esto sólo funciona para imágenes individuales. Si está procesando una pila, hay dos opciones adicionales disponibles: La pila se puede utilizar para procesar todas las rebanadas (el umbral de cada rebanada se calculará por separado). Si esta opción se deja sin marcar, sólo se procesará el segmento actual. Utilizar histograma de pila primero calcula el histograma de toda la pila, luego calcula el umbral basado en ese histograma y, finalmente, binariza todos los cortes con ese único valor. Al seleccionar esta opción también selecciona automáticamente la opción Apilar arriba. 1. Se accede a este complemento a través de la entrada del menú Auto Umbral de Imagen, sin embargo los métodos de umbral también se implementaron parcialmente en el subprograma de Throws de ImageJs accesible a través del umbral de ajuste de imagen. Entrada del menú. Mientras que el complemento Auto Threshold puede utilizar o ignorar los extremos del histograma de la imagen (Ignorar negro, Ignorar blanco), el applet no puede: el método predeterminado ignora los extremos del histograma, pero los otros no. Esto significa que la aplicación de los dos comandos a la misma imagen puede producir resultados aparentemente diferentes. En esencia, el complemento Auto Umbral, con la configuración correcta, puede reproducir los resultados del applet, pero no el camino. 2. Desde la versión 1.12, el complemento admite el umbral de imágenes de 16 bits. Dado que el complemento de umbral automático procesa el espacio de escala de grises completo, puede ser lento cuando se trata de imágenes de 16 bits. Tenga en cuenta que el applet de Thresholder de ImageJ también procesa imágenes de 16 bits, pero en realidad ImageJ calcula primero un histograma con 256 binarios. Por lo tanto, puede haber diferencias en los resultados obtenidos en las imágenes de 16 bits al usar el applet y los verdaderos resultados de 16 bits obtenidos con este complemento. Tenga en cuenta que para acelerar, el histograma está entre corchetes para incluir sólo el rango de contenedores que contienen datos (y evitar el procesamiento de contenedores de histograma vacíos en ambos extremos). 3. El resultado de las imágenes y pilas de 16 bits (al procesar todas las rebanadas) es un contenedor de 8 bits que muestra el resultado en blanco 255 para cumplir con el concepto de imagen binaria (es decir, 8 bits con valores 0 y 255). Sin embargo, para las pilas en las que sólo se establece un umbral en 1 segmento, el resultado es todavía un contenedor de 16 bits con la fase umbral mostrada como blanco 65535. Esto es para mantener los datos sin tocar en las restantes rebanadas. La opción Try all conserva el formato de 16 bits para seguir mostrando las imágenes con métodos que podrían fallar al obtener un umbral. Las imágenes y pilas que son imposibles de limitar permanecen sin cambios. 4. La misma imagen en 8 y 16 bits (sin escala) devuelve el mismo valor de umbral, sin embargo, el método Lis originalmente devolvería valores diferentes cuando los datos de la imagen estaban desplazados (por ejemplo, al agregar un valor fijo a todos los píxeles). La implementación actual evita este problema dependiente de la compensación. 5. La misma imagen escalada por un valor fijo (por ejemplo, al multiplicar todos los píxeles por un valor fijo) devuelve un resultado de umbral similar (dentro de 2 niveles de escala de grises de la imagen sin escala original) para todos los métodos excepto Huang, Li y Triangle debido a la forma Estos algoritmos funcionan. Intente todo ¿Qué método segmenta mejor sus datos? Puede intentar responder a esta pregunta con la opción Probar todo. Esto produce un montaje con resultados de todos los métodos, permitiendo explorar cómo los diferentes algoritmos se realizan en una imagen o pila en particular. Cuando se usan pilas, en algunos casos puede que no sea una buena idea segmentar cada segmento individualmente en lugar de con un solo umbral para todos los sectores (pruebe el mri-stack. tif de las imágenes de muestra para comprender mejor este problema). Pruebe todos los métodos. Cuando se procesan pilas con muchas rebanadas, los montajes pueden volverse muy grandes (16 veces el tamaño original de la pila) y uno corre el riesgo de quedarse sin memoria RAM. Aparecerá una ventana emergente (cuando las pilas tienen más de 25 sectores) para confirmar si el procedimiento debe mostrar los resultados agrupados. Seleccione No para calcular los valores de umbral y visualizarlos en la ventana de registro. Valor predeterminado Este es el método original de umbral automático disponible en ImageJ, que es una variación del algoritmo IsoData (descrito más adelante). La opción Predeterminado debe devolver los mismos valores que el ajuste de imagen de Auto Umbral, al seleccionar Ignorar negro e Ignorar blanco. Para indicar la segmentación de la fase deseada, utilice la opción Objetos blancos sobre fondo negro. El método IsoData también se conoce como intermedio iterativo. Huang implementa Huangs difusa método de umbral. Esto utiliza la función de entropía de Shannons (también se puede usar la función entropía de Yagers). Portado de ME Celebis fourier0.8 rutinas 1 y 2. Intermodes Esto supone un histograma bimodal. El histograma se suaviza iterativamente utilizando un promedio de tamaño 3, hasta que sólo haya dos máximos locales: jyk. El umbral t se calcula entonces como (jk) / 2. Las imágenes con histogramas que tienen picos extremadamente desiguales o un ancho y en el valle no son adecuados para este método. Método Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí para una excelente presentación de diapositivas y su código MATLAB original. IsoData Procedimiento iterativo basado en el algoritmo isodata de: El procedimiento divide la imagen en objeto y fondo tomando un umbral inicial, luego se calculan los promedios de los píxeles en o debajo del umbral y píxeles anteriores. Se calculan los promedios de esos dos valores, se incrementa el umbral y se repite el proceso hasta que el umbral es mayor que el promedio compuesto. Es decir, existen varias implementaciones de este método. Consulte el código fuente para obtener más comentarios. Li Implements Lis Método de umbral mínimo de entropía cruzada basado en la versión iterativa (segunda referencia a continuación) del algoritmo. Li, CH amp Lee, CK (1993), umbral mínimo de entropía cruzada, reconocimiento de patrones 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), un algoritmo iterativo para el umbral mínimo de entropía cruzada, patrón de reconocimiento letras 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Encuesta sobre Técnicas de Umbral de Imagen y Evaluación del Desempeño Cuantitativo, Journal of Electronic Imaging 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edu/sezgin04survey gt Ported de ME Celebis fourier0.8 rutinas 3 y 4. MaxEntropy Implements Método de umbral Kapur-Sahoo-Wong (Entropía Máxima): Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Un nuevo método para el umbral de imagen de nivel de gris utilizando la entropía del histograma, los modelos gráficos y el procesamiento de imágenes 29 (3). 273-285 Portado de ME Celebis fourier0.8 rutinas 5 y 6. Media Utiliza la media de los niveles de grises como umbral. Es utilizado por otros métodos como un primer umbral de conjetura. Glasbey, CA (1993), Análisis de algoritmos basados ​​en el histograma, CVGIP: Modelos Gráficos y Procesamiento de Imágenes 55. 532-537 MinError (I) Una implementación iterativa de Kittler e Illingworths Minimum Error thresholding. Esta implementación parece converger más a menudo que el original. Sin embargo, a veces el algoritmo no converge a una solución. En ese caso, se notifica una advertencia a la ventana de registro y el resultado predeterminado es la estimación inicial del umbral que se calcula utilizando el método de la media. Las opciones Ignorar negro o Ignorar blanco podrían ayudar a evitar este problema. Kittler, J amp. Illingworth, J (1986), Umbral mínimo de errores, reconocimiento de patrones 19. 41-47 Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí una excelente presentación de diapositivas y el código original de MATLAB. Mínimo Al igual que en el método Intermodes, esto supone un histograma bimodal. El histograma se suaviza iterativamente utilizando un promedio de tamaño 3, hasta que sólo haya dos máximos locales. El umbral t es tal que yt1 gt yt lt yt1. Las imágenes con histogramas que tienen picos extremadamente desiguales o un ancho y en el valle no son adecuados para este método. Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí una excelente presentación de diapositivas y el código original de MATLAB. Momentos El método Tsais intenta preservar los momentos de la imagen original en el resultado umbral. Portado de ME Celebis fourier0.8 rutinas 7 y 8. Otsu Otsus algoritmo de agrupamiento de umbral busca el umbral que minimiza la varianza intra-clase, definida como una suma ponderada de las varianzas de las dos clases. Llevado del código de C por Jordania Bevik. Percentila Supone que la fracción de píxeles de primer plano es 0,5. Ported de Antti Niemists código MATLAB. Vea aquí una excelente presentación de diapositivas y el código original de MATLAB. RenyiEntropy Similar al método MaxEntropy, pero utilizando entropía Renyis en su lugar. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), un nuevo método para el umbral de imagen de nivel de grises utilizando la entropía del histograma, los modelos gráficos y el procesamiento de imágenes. 273-285 Porcionado de ME Celebis fourier0.8 rutinas 9 y 10. Shanbhag Ported de ME Celebis fourier0.8 rutinas 11 y 12. Triángulo Esta es una implementación del método Triángulo: Modificado de Johannes Schindelins plugin TriangleAlgorithm. El algoritmo Triangle, un método geométrico, no puede decir si los datos están sesgados a un lado u otro, pero asume un pico máximo (modo) cerca de un extremo del histograma y busca hacia el otro extremo. Esto provoca un problema en ausencia de información del tipo de imagen a procesar, o cuando el máximo no está cerca de uno de los extremos del histograma (resultando en dos posibles umbrales entre ese máximo y los extremos). Aquí el algoritmo se extendió para encontrar en qué lado del pico máximo los datos van más lejos y busca el umbral dentro de ese rango más grande. Yen Implementa el método de umbral Yens de: Ported de ME Celebis fourier0.8 rutinas 13 y 14. SIOX: Simple Interactive Object Extraction Resultado de segmentación SIOX Este es un plugin Fiji basado en el proyecto SIOX para segmentar imágenes en color. SIOX significa Extracción de Objetos Interactivos Simples. Un método para extraer imágenes de primer plano de imágenes fijas con muy poca interacción del usuario. SIOX es rápido, resistente al ruido y por lo tanto también puede ser utilizado para la segmentación de videos. Evita muchos de los inconvenientes de los métodos de segmentación basados ​​en gráficos, pero funciona igual de bien en diferentes puntos de referencia. SIOX está abierto y libre (Licencia Apache) y los autores han intencionalmente no patentado ninguna parte de la tecnología. Como resultado, se ha integrado en varios programas de manipulación de imágenes de código abierto en los últimos años. SIOX es el algoritmo subyacente de la herramienta de extracción de primer plano en el programa de manipulación de imágenes GNU (GIMP) y forma parte de la herramienta trazadora en Inkscape. SIOX se origina en E-Chalk donde un instructor de pie delante de una pizarra electrónica está segmentado. Las variantes de SIOX se utilizan para la visión robótica y para mejorar la segmentación 3D de cámara de tiempo de vuelo. Contenidos Locales: Para llamar al plugin, necesita tener al menos una imagen de color RGB abierta. Después de hacer clic en la segmentación de plugins SIOX: Simple Interactive Object Extraction. La imagen se incrustará en la GUI del complemento. Paso 1: Segmentación inicial. Pintar las regiones de interés (ROI) correspondientes al primer plano y fondo. Seleccione cualquiera de las herramientas de ROI y marque las áreas que considera primero y fondo. Para segmentar varios objetos, seleccione Permitir múltiples componentes de primer plano Paso 2: Pincel de refinamiento detallado. Seleccione nuevos ROI que se añadirán o se restarán de la segmentación actual. Presione Refinar para sumar / restar esas áreas sobre la base del resultado anterior. Paso 3: Restablecer o Crear máscara. Haga clic en el botón Restablecer para reiniciar el proceso o haga clic en el botón Crear máscara para crear una imagen binaria. Tenga en cuenta que la polaridad de la imagen binaria seguirá la opción establecida en Opciones binarias de proceso. SIOX segmentación Interfaz gráfica de usuario aplicada a la muestra Leaf SIOX es un plugin diseñado para segmentar imágenes en color 2D. Si la imagen no es de color RGB, puede convertirla en RGB utilizando el comando Tipo de imagen Color RGB. Sin embargo, el algoritmo SIOX hace uso de información de color, por lo que se espera que funcione mejor en imágenes RGB reales. Al llamar al complemento, la imagen se incrustará en la interfaz gráfica de usuario SIOX (GUI). Esta GUI tiene 3 secciones (paneles): Segmentación inicial, Pincel de refinamiento detallado y los botones Máscara / Restablecer. Segmentación inicial Panel de segmentación inicial SIOX Este es el primer paso del procedimiento en el que se definen los ROI que corresponden a áreas típicas de primer plano o de fondo. Definición de primer plano y fondo Los botones de radio Antecedentes y Fondo alternan entre los dos tipos de ROI. Cuando se definen los ROI de primer plano, los ROI de fondo se muestran en rojo translúcido. Del mismo modo, al definir los ROI de fondo, los ROI de primer plano se muestran en verde translúcido. Los ROI se pueden definir con cualquiera de las herramientas de selección: TIP. Se pueden seleccionar varios ROIs con cualquiera de las herramientas de selección pulsando la tecla MAYÚS y haciendo clic en diferentes partes de la imagen. Objetos múltiples Para segmentar varios objetos. Marque Permitir múltiples componentes de primer plano. Esta opción le indica a SIOX que busque varios objetos en la imagen. Si introduce varios ROI en primer plano, se asumirá esta opción. Suavizado El deslizador Suavizado define la nitidez de los contornos resultantes. Por ejemplo, al segmentar la muestra predeterminada Hoja (36K), la reducción del suavizado proporciona bordes más precisos. Segmentación Ejemplo de resultado SIOX después de la segmentación inicial Para continuar con la segmentación inicial, haga clic en Segmento. Recuerde que SIOX necesita al menos un componente de primer plano (ROI) para producir la segmentación, el ROI de fondo es opcional. Después de unos segundos (dependiendo del tamaño de la imagen), se mostrará el resultado (fondo oscuro y área (s) de primer plano en los colores originales). Después de esto, el panel de segmentación inicial está deshabilitado. Si los resultados no son satisfactorios, pulse Reiniciar para reiniciar el proceso. De lo contrario, continúe con el siguiente paso de refinamiento. Pincel de refinamiento detallado Pincel de refinado detalle SIOX Este es el segundo paso en el proceso de segmentación SIOX. En este punto, el método puede ser llamado nuevamente para refinar los resultados obtenidos hasta ahora para restar o añadir nuevas áreas a los componentes de fondo o de primer plano tantas veces necesarias. El modo Añadir sólo modifica los píxeles antiguamente clasificados como fondo, mientras que el modo Sustraer sólo modifica los antiguamente clasificados como primer plano. Nota . Este paso es opcional. Si ya está satisfecho con el resultado, proceda a crear la máscara binaria. Al hacer clic en sustraer o agregar, se seleccionan los ROI que se deben sumar o restar. Los deslizadores representan el umbral para el refinamiento de sumar y restar. Decidir en qué nivel de confianza se detendrá. Aumentar el deslizador de sustracción relaja el valor de umbral para establecer un área como fondo, mientras que disminuir el deslizador de adición relaja el valor de umbral para establecer un área como primer plano. Finalmente, haciendo clic en Refinar. La segmentación se recalcula para las áreas seleccionadas y el resultado se mostrará como antes (fondo oscurecido y primer plano a todo color). Repita este paso hasta que esté completamente satisfecho. Restablecer o Crear máscara SIOX Panel Restablecer / Crear máscara Este panel está habilitado durante cualquiera de los otros pasos de segmentación. Restablecer Restablece la imagen incluyendo el estado interno de la matriz de confianza (áreas de primer plano, fondo y refinamiento). Los ROI iniciales se vuelven a cargar para que puedan ser reutilizados. Crear máscara Crea una imagen binaria (0-255) basada en el estado actual del proceso de segmentación. El color de fondo (negro o blanco) se define en Opciones binarias de proceso. Este botón se puede pulsar durante cualquiera de los pasos anteriores. Guardar segmentador Puede guardar la información de segmentación en un archivo haciendo clic en el botón Guardar segmentador. Esto se puede usar más adelante en una imagen diferente o en una pila de imágenes haciendo clic en Plugins Segmentation Aplicar SIOX segmentator (ver siguiente sección). Aplicar segmentador SIOX Puede aplicar un segmentador SIOX previamente guardado a cualquier imagen abierta o conjunto de imágenes (pila). Paso 1 . Haga clic en la imagen o en la pila para segmentar. Paso 2 . Haga clic en Plugins Segmentation Aplicar SIOX segmentador. Y aparecerá el siguiente cuadro de diálogo: Aplicar diálogo de introducción de segmentador SIOX Paso 3. Seleccione el archivo siox segmentator (o simplemente arrástrelo y suéltelo) y haga clic en Aceptar. El segmentador se aplicará a la imagen o pila seleccionada y el resultado aparecerá. Resultados de aplicar el segmentador SIOX previamente calculado a una pila de versiones transformadas de la muestra de hoja Nota. Cuando se aplica un segmentador guardado no hay información sobre el tamaño de los componentes de primer plano esperados por lo que el componente más grande se utilizará como referencia. La opción de componentes múltiples será coherente con lo que se utilizó durante el cálculo del segmentador. La documentación más reciente del paquete se puede encontrar aquí: Trabajo más completo: G. Friedland: Procesamiento adaptable de audio y video para conferencias electrónicas de pizarra, tesis de doctorado. Departamento de Ciencias de la Computación, Freie Universitaet Berlin, Octubre 2006. Enfoque de imagen fija: G. Friedland, K. Jantz, T. Lenz, F. Wiesel, R. Rojas: Corte y Pegado de Objetos en Imágenes y Videos, International Journal of Semantic Computing Vol. 1, No 2, pp. 221-247, World Scientific, EE. UU., Junio ​​de 2007. G. Friedland, K. Jantz, L. Knipping, R. Rojas: Segmentación de imágenes por agrupamiento uniforme de colores - Informe B-05-07. Departamento de Ciencias de la Computación, Freie Universitaet Berlin, junio de 2005 (PDF, 18MB). G. Friedland, K. Jantz, R. Rojas: SIOX: Extracción sencilla de objetos interactivos en imágenes fijas, Actas del Simposio Internacional sobre Multimedia de la IEEE (ISM2005), páginas 253-259, Irvine (California), diciembre de 2005. Descargar PDF de la Biblioteca Digital de la Sociedad de Computación IEEE. G. Friedland, K. Jantz, T. Lenz, R. Rojas: Ampliación del algoritmo SIOX: Métodos alternativos de agrupamiento, extracción precisa de objetos de subpíxeles de imágenes fijas y segmentación de vídeo genérica, Informe técnico B-06-06. Departamento de Informática, Freie Universitaet Berlin, enero de 2006 (PDF, 10MB). G. Friedland, K. Jantz, T. Lenz, F. Wiesel, R. Rojas: Un enfoque práctico para la extracción de múltiples objetos con precisión de límites a partir de imágenes fijas y videos, para aparecer en las Actas del Simposio Internacional sobre Multimedia de la IEEE (ISM2006). ), San Diego (California), diciembre de 2006. Gracias a Wayne Rasband. Hay una versión de ImageJ de este plugin sin dependencias de Fiji: La biblioteca SIOX Java desarrollada por Gerald Friedland. Kristian Jantz y Lars Knipping está licenciado bajo la licencia Apache. Versión 2.0 (la licencia): www. apache. org/licenses/LICENSE-2.0. A menos que sea requerido por la ley aplicable o haya sido acordado por escrito, el software distribuido bajo la Licencia se distribuye de una manera tal y como está, sin garantías o condiciones de ninguna clase, expresa o implícita. Vea la Licencia para el idioma específico que rige los permisos y las limitaciones bajo la Licencia. La interfaz gráfica de usuario de Fiji, desarrollada por Ignacio Arganda-Carreras. Stephan Saalfeld y Johannes Schindelin es un software libre que puede redistribuirlo y / o modificarlo bajo los términos de la GNU General Public License publicada por la Free Software Foundation (www. gnu. org/licenses/gpl. txt).Coorg se ha convertido en Muy popular entre los viajeros en los últimos años. Coorg es conocida por su hospitalidad, la valentía de su gente y hermosos paisajes. Coorg es admirado como la Escocia de la India y también conocido como Cachemira del Sur por su belleza escénica. Ubicado entre los greeneries lujuriosos de los Ghats Occidentales, Coorg tiene mucho que ofrecer. Colinas brumosas, valles y cascadas, bosques de hoja perenne, infinitas montañas, hectáreas de plantación de café, naranjos, cardamomo, plantas de pimienta y pueblos exóticos hacen de Coorg una de las estaciones de montaña más hermosas que puedes visitar en la India. Kodagu es el distrito más pequeño del estado de Karnataka con costumbres únicas, cultura y tradiciones distintas. La palabra Kodagu se deriva de Kannada palabra Kodaimalenadu, que significa denso bosque en una colina empinada. Kodagu es llamado por el nombre anglicizado de Coorg. La gente de Kodagu / Coorg se llama Kodavas o Coorgies. Coorg situado entre 900 y 1525 m sobre el nivel del mar ocupa 4.100 kilometros en el Ghats Occidental un patrimonio de la humanidad de la UNESCO y uno de los ocho mundos hotspots de la diversidad biológica. La historia de Coorg se remonta a tan pronto como 888 AD. Las dinastías del sur de la India de los Gangas, los Kadambas, los Chalukyas, las Cholas, los Hoysalas, los Rastrakutas, los Rayas Vijaynagar y los Mysore Wodeyars gobernaron sobre Kodagu. Kodavas conocidos como valientes guerreros y casta de guerreros indios, Kodagu no tenía gobernantes indígenas. La dinastía Haleri fue la última dinastía notable en la historia de Kodagu, que gobernó toda la región de Kodagu durante 234 años. El distrito de Coorg es hermoso, con 291 pueblos dispersos y con 5 centros urbanos. Coorg tenía una población de 5,54,762 según el censo de 2011. La ciudad de Madikeri o Mercara es la sede del distrito de Coorg. El distrito de Coorg se divide en los tres talukas administrativos Madikeri, Virajpet (Viraranjendrapet) y Somwarpet. Madikeri, Somwarpet, Kushalnagar, Virajpet y Gonikoppal son los principales centros urbanos del distrito de Kodagu. El distrito de Coorg se compone de personas de distintos orígenes étnicos y de castas como Kodava, AreBashe Gowda, Kodagu Mappila, Tulu, Devanga, Malayali, Tamil y otras comunidades. Una quinta parte de la población kodagu consiste en Kodavas y son étnicamente distintos de las otras personas de la zona. Los Kodavas / Coorgies son tradicionalmente agricultores y guerreros. Coorg es el mayor productor de café en la India, crece alrededor de 30 del café producido en la India. Coorg es también sinónimo de cardamomo coorg, naranjas coorg, miel coorg, limón y pimienta. Muchas variedades de árboles como roble de plata, madera de teca, palo de rosa, leña, etc se cultivan junto con el café. El río Kaveri / Cauvery se levanta en Talakaveri en el lado del este de Ghats occidentales y sus tributarios fluyen a través de la mayor parte de Kodagu. Coorg tiene una temperatura promedio de 15C, que oscila entre 13 y 35C (55 a 95F). En julio y agosto la precipitación es alta, el mes de noviembre será lluvioso y abril y mayo estará caluroso y soleado. 12: Volúmenes 3D Subir Parte II: Trabajar con IJ Parte III: Extender IJ Siguiente 13 Configuración y preferencias Las preferencias de ImageJ se guardan automáticamente en un archivo de preferencias, el archivo de texto IJprefs. txt. Este archivo se almacena en / Biblioteca / Preferencias / en Mac OS X y en /.imagej/ en Linux y Windows (con referencia al directorio personal de usuarios). Varias macros y complementos también escriben parámetros en este archivo. Si IJprefs. txt se borra mediante la opción Edit Options Reset. ImageJ creará uno nuevo la próxima vez que se abra reajustando todos los parámetros a sus valores predeterminados. A veces, puede ser útil anular (o restaurar) determinadas configuraciones que pueden haber cambiado durante una sesión de trabajo. Por ejemplo, la opción Limitar al umbral (Analizar medidas del conjunto) afectará a la mayoría de las mediciones realizadas en las imágenes de umbral. Por lo tanto, puede ser conveniente comprobar el estado de este parámetro antes de cada análisis, especialmente cuando se trabaja en varios equipos. Asegurar ajustes específicos en el lanzamiento La función de la macro setOption () se puede utilizar para establecer esta y varias otras opciones de ImageJ. Al llamar a esta función de la macro ldquoAutoRunrdquo en el archivo StartupMacros. txt se aseguran que las preferencias se establecen cada vez que se inicia ImageJ. La macro Asegurar ajustes específicos en el lanzamiento ejemplifica este acercamiento que asegura que los ajustes siguientes se hacen cumplir en el startup: Los valores de la etiqueta de TIFF son exhibidos por ImageJ (modo de la depuración en las opciones de la edición vario) La interpolación bicúbica se prefiere sobre bilineal