FIJI (ImageJ) 图像处理合集
1.更改偽彩顏色
ImageJ可以打開CAI格式,尼康的2084的原始格式等等。
將圖片直接拖拽到imageJ軟件上。
會彈出一個窗口
這個窗口就是告訴我們:關于這個圖像的原始格式是否需要進行設置。通常使用默認的,點擊Ok。
就可以打開這個圖像
如果打開后圖像的偽彩顏色不正常怎么辦?
這時可以打開Image->Color->Channels Tool
就可以設置圖像偽彩顏色
Color模式:是指定顯示一種偽彩顏色。
Composite:是顯示多通道疊加之后的顏色。
Crayscale:顯示的是灰度,不帶偽彩。
Color的More里邊可以更改偽彩顏色。
2.通道疊加和圖像導出
通道拆分:Image->Color->Split Channel
通道合并:Image->Color->Channel Tool
圖片導出:1. Image->Type->RGB Color
2. File->Save As->Tiff
通常需要有一個習慣,每次打開一張圖片,把當前的圖像復制一份,接下來的操作只對復制的這份進行,不會影響和更改原始圖像。
在圖片上點擊右鍵,然后點擊Duplicate,點擊OK。
如果想得到這個圖片每個單通道的圖片。
通道拆分:Image->Color->Split Channel
通道合并:Image->Color->Channel Tool
圖片導出:1. Image->Type->RGB Color
2. File->Save As->Tiff
當前的圖是16bit的灰度圖,如果想存成一張彩色圖的話,需要改變圖像的顏色模式。
保存Tiff
單通道保存好了,接下來存多通道的圖像。
然后圖片導出:1. Image->Type->RGB Color
2. File->Save As->Tiff
3.測量
測量使用的工具是Analyze->Measure
設定測量參數在Analyze->Set Measurements
Area面積、Mean gray value平均熒光強度、Min&max gray value某一區域的熒光強度最大值最小值、Centroid中心點的位置、Ferets diameter長短軸及長短軸的比值等等。
選擇一個區域,可以選擇的圖形工具包括矩形、圓形、不規則圖形等等。
矩形:
選好區域之后,點擊Measure
圓形:
不規則圖形:
直線:測量兩點之間距離
夾角:測量角度
測量好之后,可以在Results窗口中,選擇File->Save As
測量好的參數會被存成CSV格式,可以在excel里邊進行數據的統計和分析。
4.自動細胞計數
步驟大概是:
Step1、圖像模糊:Process->Filter->Gaussian Blur
Step2、圖像分割:Image->Adjust->Threshold
Step3、精細分割:Process->Binary->File Holes
Process->Binary->Watershed
Step4、顆粒計數:Analyze->Analyze Particles
Step5、圖形測量:原圖->ROI Manager->Measure
首先打開一張圖
進行模糊處理,使圖片看起來更加平滑。
Process->Filter->Gaussian Blur
選擇一個Sigma系數,Sigma系數越高,圖像越模糊。
圖像分割:Image->Adjust->Threshold
圖像變為黑白兩色。
精細分割:Process->Binary->File Holes
Process->Binary->Watershed
遺漏的孔洞會被填充上。
將沒有完全分割的細胞進行分割。
顆粒計數:Analyze->Analyze Particles
圖片中有一些很小的結構,這些結構可能是雜質,不是我們想要的細胞結構,我們應該過濾掉。我們可以通過識別圖形的大小做一個篩選,把過小過大的去掉。
Size是通過大小過濾;
Circlarity是通過是否接近圓形來過濾;
Show是選擇過濾之后圖形的展示方式;
Exclude on edges是排除邊緣的細胞;
Summarize是細胞個數和各種測量參數;
原圖->ROI Manager->Measure
5.更改比例尺
用直線工具畫在標尺上。
Analyze->Set Scale
Distance in pixels:剛剛畫出的直線有多少pixels。這個不用改
Known distance:畫出的這條線的真實長度是多少。
所以將Known distance改為:50,
單位Unit of Length改為:micron微米
下面有一個Scale值:2.2133pixels/micron
打開新的一張圖片
兩張圖片的尺寸就是一樣的。
添加標尺:
Analyze->Tools->Scale bar
總結
以上是生活随笔為你收集整理的FIJI (ImageJ) 图像处理合集的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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