IMAGE J灰度分析
IMAGE J灰度分析
DNA 灰度分析
方法1
1.首先打开软件后，开启图档；
2.请先做校正，选择Analyze底下的Calibrate选项，再选择校正的模式，使用Uncalibrate OD，再按ok ；
3.在要分析的第一条(first lane)加上一个长型框(工具列第一个选项)，再按下Analyze/Gels/select first Lane快速键(Ctr+1)，此时框架中会出现一个号码1，之后可以移动框架到第二个lane再选择Analyze/Gels/select second Lane快速键(Ctr+2)，当然可以一直加下去，最后按Analyze/Gels/plot Lanes快速键(Ctr +3)；
4.分析以后会出现图型表示你刚选择的框内的影像强度，此时可以看到有几个比较高的区段，就是我们想定量的band，使用直线工具(工具列第五个选项)先将图形中高点为有band 的区域和没有band的区域分开再，使用魔术棒工具(工具列第八个选项)点选要分析的区域；
5.当我们点选分析时，在result的对话视窗会出现分析的数据，依序点选就会出现每个band的值。
方法2
1.打开图
2.选择要分析的条带，Ctrl+M测
WB灰度分析
1. 打开文件；
2. 把图片转化成灰度图片：Image>Type 选8-bit；
3. 消除背景影响：Process>Subtract Background. 选择50基本可以。
4. 设置定量参数：Analyze>Set Measurements, 点击面积，平均密度，和灰度值及Integrated Density；
5. 设置单位Analyze>Set Scale,在“Unit of length”边的方框里输入"pixels"；
6. 把图片转换成亮带，Edit>Invert ；
7. 选择Freehand Selection；尽量把条带圈起来；点击键盘m，出来IntDen灰度值；
8. 用“Freehand Selection”选择下一条带，按m进行测量。
11. 当测定完所有条带，选结果中的“Edit ”的“Select All”，然后复制数据“IntDen”到Excel表即可进行分析。
Merge
1. 打开文件；
2. Image – color – merge channels；
3. 同样的要把输出的彩色图像名字为composite 类型变为RGB color Iamge --type --RGB color；
4.然后ctrl+S保存就可以了。
测面积
放大图片，freehand工具圈住要测的部分，按M测量，Area即面积。
用ImageJ对Western DNA和Blot图片灰度分析
用ImageJ对W estern Blot图片灰度分析 教程收集于互联网来源中生网 The good news is that even if you don't have access t o a photo editing program such as Photoshop, you can now do all the same analyses using free programs. My favorite option is the freely available ImageJ from the National Institut es of Health. The homepage for ImageJ is here: https://www.wendangku.net/doc/9c15629787.html,/ij/index.html wherein you can find links t o the download, document ation, additional plugins and so on. Once ImageJ is inst alled, open it up and open your scanned film file. We'll start the ImageJ section by duplicating the method outlined above for Phot oshop. 1. Open your file. 2. Under Image>Type click on 8-bit t o convert the image to grayscale. 3. Go to the menu Process>Subt ract Background. Try a rolling ball radius of 50. This removes some of the background coloration from your image. 4. Go to Analyze>Set Measurements, and click the boxes for Area, Mean Gray Value, and Int egrated D ensit y. 5. Go to Analyze>Set Scale, and ent er "pixels" in the box next t o Unit of length. 6. Go to Edit>Invert (or hit Ct rl+Shift+I) t o invert the colors on the image. Now the dark areas are light, and the light areas are dark. As outlined above, this has the benefit of making the measured values for bands increase with increasing prot ein expression. 7. Choose the F reehand Selection tool from the t ool palette. 8. Draw a line around the boundary of your first band. As above, you need to use your own judgement about
imagej荧光定量方法
1、安装后首先打开ImageJ： 2、 3、 4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限大。因此我们 5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说得清的，这里 在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK 点击OK后会跳出校正后的光密度曲线： 如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages 6、 量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK 7、 只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK 在弹出来的界面点击OK 9、 10、记录数据并计算： 结果中的Area为选择范围的面积，如果是测量的是细胞的话就是细胞在图中的面积；IntDen就是所选范围的IOD （光密度的总和）。 结果界面中的数据可以复制到Excel等软件中进行计算。 （/pixel）用IntDen的数值除以Area的数值得出来的就是这张图片中细胞的平均光密度，以这张图片的数据为例，即： 同法测量多张图的平均光密度值后就可以进行半定量比较。 以下附上分别应用Image-Pro Plus及ImageJ对五张图片进行分析的结果对比： 从结果的对比看来ImageJ与IPP（Image-Pro Plus）的分析结果是基本一致的
灰度图像直方图统计
1.灰度图像直方图统计实习报告 一、实习目的 在学习灰度图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用的基础上,应用Photoshop软件和编写灰度直方图统计程序，能初步掌握图像文件格式读写与图像数据处理，提高学生兴趣和编程能力，巩固所学知识。 二、实习内容 1.实习数据 E:\ 数字图像处理\实习一\Lena.raw 2.利用Photoshop显示图像的灰度直方图，从直方图上了解图像平均明暗度和对比度等信息。 3.要求利用C或C++语言编写灰度图像直方图统计的程序。 三、实习步骤 1.使用Photoshop显示直方图。 （1）点击“文件”-->“打开”，打开一幅图像，此处选取“lena.raw”； （2）点击“图像”-->“直方图”，显示图像的直方图；
（3）对图像做增强处理，例如选择“图像”-->“调整”-->“自动对比度”对图像进行灰度拉伸，然后再显示直方图，观察它的变化。 2.用C或C++编写显示直方图的程序。 具体代码如下： #include "stdio.h" #include "windows.h" void main() { FILE *fp; //文件类指针
fp=fopen("lena.raw","rb"); //打开二进制文件 if (fp==NULL) { printf("文件已损坏，请重新打开。 \n"); } else printf("文件已打开，已经生成.txt文档，请查看。\n"); BYTE PIXEL[512*512]; fread(PIXEL,1,512*512,fp);//二进制文件读取 fclose(fp);//关闭文件 int HistogramStat[256]; for(int i=0;i<256;i++) HistogramStat[i]=0;//赋初值 for (i=0;i<512*512;i++) { int a=PIXEL[i]; HistogramStat[a]++; } //统计像素个数 fp=fopen("灰度直方图.txt","rb"); fprintf(fp,"图像灰度，像素个数\n"); for (i=0;i<256;i++) { if (HistogramStat[i]!=0) fprintf(fp,"%5d,%5d\n",i,HistogramStat[i]); } fprintf(fp,"像素个数为0的已被省略。");//输出内容 } 四、思考题 1灰度直方图可以反映出一幅图像的哪些特性？ 答：（1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度出现的次数，而未反映像素所在的位置。即丢失了像素的位置信息。 （2）与图像之间的关系式多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同的图像可能有相同的直方图。 （3）一幅图像可分为多个子区域，子图直方图之和为整图的直方图。 2灰度直方图有何用途？编程实现一种灰度直方图应用的程序。 答：（1）用于判断图像量化是否恰当。 （2）用于确定图像的二值化阈值。 （3）计算图像中物体的面积。 （4）计算图像信息量H（熵）。 3在本次实习的基础上，试编写直方图均衡的程序。 五、实习心得体会
imageJ中文开发教程
ImageJ开发教程 （苑永超整理，仅供参考，勿作商业用途） 目录 一、ImageJ简述 (2) 二、ImageJ内部结构 (3) 三、ImageJ通过插件扩展功能的方法 (4) 三、插件编辑、编译、运行与部署 (6) 四、主要的包介绍 (8) 五、重要类方法介绍 (10) 1、创建图象和图象栈 (10) 2、创建图象处理器 (11) 3、载入和存储图象 (11) 4、图象参数 (11) 5、操作像素 (11) 6、图象转换 (12) 7、直方图与图象统计量 (12) 8、点运算 (12) 9、滤波器 (13) 10、几何运算 (13) 11、图形运算 (14) 12、显示图象和图象栈 (14) 13、图象栈上的操作 (15) 14、感兴趣的区域 (16) 15、图象属性 (17) 16、用户交互 (17) 17、插件 (18) 18、窗口管理 (19) 19、其他函数 (19) 六、学习资源 (20)
ImageJ官网（https://www.wendangku.net/doc/9c15629787.html,/ij/index.html）上有英文的用户手册和教程，以及一些例子。本教程主要是为看英文比较累的朋友提供一些快速的入门。如果想在ImageJ上开发自己的图象处理算法，建议先熟悉java编程知识。本教程基本不对ImageJ菜单中提供的各种文件操作、图象编辑、图象处理、图象分析等功能作详细介绍，请读者自行探索；也不准备介绍数字图象处理的各种算法和操作，本文假定读者是图象处理方面的专业人士，本教程的重点是如何进行二次开发，如果不特别指出，文中的部分内容和例子都为ImageJ软件包自带或采自相关书籍（如《数字图像处理-java语言描述》），中文注释是后加的。 一、ImageJ简述 图象处理的流程无外乎就是打开图象数据文件，将图象数据加载到内存，然后对该内存中的图象数据进行一系列处理（分割、检测、滤波、合成、识别、显示等等），最后可能还需要将处理结果保存成某种格式的文件。 对于一般的用户来说，类似ACDsee之类的傻瓜式的软件足够了。但是科学人士除了希望有广泛的、成熟的处理算法库可以直接调用外，一般还希望开发自己的特有的图象处理算法、特有的图象处理步骤、甚至特有的交互过程。ImageJ就是这样的工具软件。 ImageJ是基于Java的，ImageJ在设计上实现了一个可以扩展的基本框架，开发人员可以通过其提供的接口来扩展图象处理功能。ImageJ提供了很多现成的功能，这些功能可以通过菜单来调用，也可以调用相应的类的方法的API。 用户只要按照接口要求开发好自己的处理模块，并按照要求部署和配置，Image就可以自动加载和调用。 ImageJ是完全开源和免费的，特别适合教学和科研。其关键的特征有： 1、在菜单上集成了一系列的交互式工具，用于创建、加载、编辑、分析、 处理、保存图象，支持常见的图象文件格式。 目前，ImageJ主菜单上的集成的主要功能： ! File: 打开、保存、创建新的图象文件。 ! Edit:图象的编辑和绘制操作。 ! Image:图象的修改、转换、几何操作。 ! Process:图象的点运算、滤波器、以及多幅图象之间算法操作。 ! Analysze:对图象数据进行统计分析、用直方图或其他格式显示出来。 ! Plugin:编辑、编译、执行、管理用户自己定义的插件。 2、提供简单的插件机制，帮助开发人员专注于自己的图象处理过程的开 发，从而扩展ImageJ的功能。 3、提供宏语言或javascript脚本以及解释器，可以通过组合现有的函数， 来实现客户化的处理过程。这种方式不需要用户具有Java知识。此外 还有一些使用其他脚本语言扩展的方式。 用户要想在ImageJ的基础上扩展自己的图象处理功能、进行二次开发，需要了解Image内部结构。
灰度直方图
1.灰度直方图 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。如下图所示，灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图象的最基本的统计特征。 从概率的观点来理解，灰度出现的频率可看作其出现的概率，这样直方图就对应于概率密度函数pdf(probability density function)，而概率分布函数就是直方图的累积和，即概率密度函数的积分，如下图所示：
若直接从代表每种灰度的象素数目的直方图来观察，常用如下的表示： dr r dP r p dr r p r P r )()(, )()(0 = =?∑???===≈ ===== =k i i k k k k k r r n n r P n n r p n r n A dA r p dr dr r H A r P A dr r dA A r H r p dr r H A dr r H r A 00 0000255 00 )()()(1)(1 )(,/)()()() ()(, )()(，而概率分布函数，则概率密度的象素数为，灰度为若记象素总数为，时，在离散情况下，取概率密度象素总数一幅图象的总面积，或
灰度直方图的计算是很简单的，依据定义，若图象具有L（通常L=256, 即8位灰度级）级灰度，则大小为MxN的灰度图象f(x,y)的灰度直方图hist[0…L-1]可用如下计算获得： 1. 1.初始化 hist[k]=0 ; k=0,…,L-1 2. 2.统计 hist[f(x,y)]++ ; x, y =0,…,M-1, 0,…,N-1 3. 3.标准化 hist[f(x,y)]/=M*N 2.直方图均衡化 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 设灰度变换s=f（r）为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象A(x,y) 转换为输出图象B(x,y)，输入图象的直方图为H A (r)，输出图象的直方图为H B (s)， 则它们的关系可由如下过程导出：
imagej荧光定量方法
1、安装后首先打开ImageJ： 2、打开要分析图片：File>open（热键为Ctrl+O） 3、转换成8bit的灰度图：Image>Type>8-bit 4、黑白反转（因为对于光密度（OD）来说越白数值越小，纯白为0；越黑数值越大，纯黑理论上是无限 大。因此我们需要将上一步所转换的灰度图进行黑白反转，不然的话测出来的数值就会荧光越亮反而数值越小）：Edit>Invert（热键为Ctrl+Shift+I） 5、校正光密度（软件默认为测量灰度，因此我们要改为更加适用的光密度，其中原理不是一两句话能说 得清的，这里忽略）：Analyze>Calibrate 在弹出来的界面的Function选择Uncalibrated OD，并下界面左下方勾选Global calibration，然后点击右下角的OK 点击OK后会跳出校正后的光密度曲线： 如不勾选Global calibration，光密度的校正只对这张图片有效，一般分析都要分析多张图片，所以需要勾选，勾选后在打开另一图片时会提示是否将此校正应用于所有图片，不勾选Disable Global Calibration，勾选Disable these Messages
6、选择测量单位（一般选择象素，如有明确的比例，也可以选择相应单位）：Analyze>Set scale 点击后在弹出的界面里点击中间的click to Remove Scale，并勾选下面的Global（同样的，如不选Global这个测量单位的选择只对这张图片有效），最后点击OK 7、选择测量项目：Analyze>Set Measurements 在弹出界面中选择我们需要测量的项目Area、Integrated density，并勾选下面的Limit to threshold （这个选项是指只测量我们选中的范围，如不勾选侧会测量整张图片数据），选择后点击OK 8、选择测量域值：Image>Adjust>Threshold（热键为Ctrl+Shift+T） 滑动弹出界面中间的滑块选择适合的域值，以使的你图片中的细胞或待测目标刚好全部被选中，选好之后点击右下角的Set 在弹出来的界面点击OK
绘制数字图像灰度直方图实验报告MATLAB实现
数字图像处理 实验报告 实验一绘制直方图 学号 姓名 日期
实验一绘制直方图 一、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、直方图均衡处理。 二、实验步骤 1、设计思想或者流程图。 灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 2、源程序并附上注释。 clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('1.jpg');%读入JPG彩色图像文件 imshow(PS)%显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS);%灰度化后的数据存入数组 %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS);%测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end figure,bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图 title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率
四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化
四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化、均衡化的基本原理。并以分辨率为5*4，图像的深度6bit 的图像为例，自举例说明直方图均衡化的计算过程。 解答： 数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概率分布"它提供了图像灰度分布的概貌,直方图增强技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像的,最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。令变量r 和s 分别代表图像增强前后的像素灰度级，相应灰度级分布的概率密度分别为()r P r 和()s P s 。 为讨论方便，假设像素灰度值已经归一化在区间[0，1]，在灰度级坐标中r=0表示黑，r=1表示白。对区间[0，1]内任一个r 值按变换函数： s = T(r) （1） 进行变换，T （r ）满足两个条件：（1）单值单调递增函数；(2) 0≤T （r ）≤1。 条件（1）使灰度级保持从黑到白的次序，条件（2）保证映射变换后像素灰度值在允许的范围内。从s 到r 的反变换为：1()r T s -=，0≤s ≤1。 （2） 同样，规定变量s 也满足条件（1）和（2）。由概率理论知，若()r P r 和变换函数s = T(r) 已知，1()r T s -=是单值单调增加函数，则有： 1() ()[P () ]s r r T s dr P s r ds -== （3） 直方图增强技术就是通过变换函数T （r ）控制图像灰度级的概率密度函数而改变图像的外貌。 对于连续图像，变换函数为： ()(),01r r s T r P r dr r ==≤≤? （4） 此式右边为累积分布函数（CDF ），由该式对r 求导有： ()r ds P r dr = (5) 代入（3）得到: 1()1 ()[() ]1,01() r r T s r P s P r s P r -===≤≤ （6） 这说明，在变换后变量s 在定义域内, ()s P s 是均匀概率密度。在图像增强意义上，这 相当于像素的动态范围增加。 对于离散图像，灰度级k r 的概率值为： (),01,0,1,2, (1) r k k n P r r k L n = ≤≤=- （7） 其中，n 表示图像中像素的总数，k n 是在图像中出现这种灰度级的次数，L 表示灰度级
image_j的中文使用方法-值得借鉴哈
ImageJ这套软件可以自动帮你你计算细胞数，也可以定量分析DNA电泳或是Western blot条带。 step 1.首先打开软件后，开启图档 ImageJ这套软件可以自动帮你你计算细胞数，也可以定量分析DNA电泳或是Western blot条带。 step 1.首先打开软件后，开启图档
step 2.请先做校正，选择Analyze底下的Calibrate选项，再选择校正的模式，使用Uncalibrate OD，再按ok 按下ok之后会出现校正的图形
Step 3.在要分析的第一条(first lane)加上一个长型框(工具列第一个选项)，再按下Analyze/Gels/select first Lane快速键(Ctr+1)，此时框架中会出现一个号码1，之后可以移动框架到第二个lane再选择Analyze/Gels/select second Lane快速键(Ctr+2)，当然可以一直加下去，最后按Analyze/Gels/plot Lanes快速键(Ctr +3)。
Step 4.分析以后会出现图型表示你刚选择的框内的影像强度，此时可以看到有几个比较高的区段，就是我们想定量的band，使用直线工具(工具列第五个选项)先将图形中高点为有band的区域和没有band的区域分开再，使用魔术棒工具(工具列第八个选项)点选要分析的区域。 Step 5.当我们点选分析时，在result的对话视窗会出现分析的数据，依序点选就会出现每个band的值。
注：当我们选择分析的条带也可以是横向选取，就可以只比较相同大小的DNA 的含量，同样也可以应用在western blot或其它类似实验条带的分析上。 使用ImageJ 分析图像中的颗粒数 [https://www.wendangku.net/doc/9c15629787.html,] 原创教程，转载请保留此行 1，到本站资料下载-实用小工具栏目下载 ImageJ 并安装。 2，打开ImageJ并打开要分析的图片。请看演示图片。 3，把图像二值话或者设定阈值。选择Image - Adjust - Threshold... 根据提示设定你需要的阈值。这一步非常重要，关系到结果的正确性。设定阈值的标准就是把是颗粒的地方都突出出来。示例中颗粒都被染成了红色。
图像的直方图是图像的重要统计特征
图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。直方图虽然不能直接反映出图像内容，但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征，这些特征能反映出图像的特点。当图像对比度较小时，它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零，较暗的图像由于较多的像素灰度值低，因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上，其在高值灰度区间上的幅度较小或为零，而较亮的图像情况正好相反。通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰，可以通过变换使图像的灰度动态范围变大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明，通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。 均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰，可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。 前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的，从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。 a=imread('花.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(a); title('原始图像'); subplot(2,2,2); a=rgb2gray(a); imhist(a); title('原始图像直方图'); subplot(2,2,3);
灰度直方图
第三章灰度直方图 目录 1.灰度直方图 2.直方图均衡化 3.直方图规范化 4.色彩直方图 作业
1.灰度直方图 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，是图象的最基本的统计特征。它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。如下图所示， 横坐标：灰度－r 纵坐标：为某一灰度值ri的像素个数ni,或是灰度出现的概率P(r)
从概率的观点来理解，灰度出现的频率可看作其出现的概率，这样直方图就对应于概率密度函数pdf(probability density function)，而概率分布函数就是直方图的累积和，即概率密度函数的积分，如下图所示：
灰度直方图的计算是很简单的，依据定义，若图象具有L （通常L=256,即8位灰度级）级灰度，则大小为MxN的灰度图象f(x,y)的灰度直方图hist[0…L-1]可用如下计算获得： 1.初始化hist[k]=0 ; k=0,…,L-1 2.统计hist[k] ; x, y =0,…,M-1, 0,…,N-1 3.如果需要标准化，则hist[k]/=M*N 例：直方图算法实现 例: 通过直方图求图像中的灰度的最大、最小和中值。例：通过直方图求图像的亮度和对比度。
注2：图像的亮度和对比度 图像的亮度（brightness ）：即图像矩阵的平均值，其值越小越暗。 Brightness=图像的对比度（contrast ）：即图像矩阵的均方差（标准差），对比度越大，图像中黑白反差越明显。 Contrast=1100 (,)M N y x g x y M N ??==×∑∑ 11 2 00((,))M N y x M N g x y brightness ??==×?∑∑
nano measurer1.2_imagetool3.0和imagej粒径面积图像分析软件使用方法分布计算的测量方法
Nano Measurer 1.2；ImageTool (IT) 3.0 ；imageJ，统计粒径、孔径、孔面积，孔的总面积，角度等三款图像分析软件使用方法 一、Nano Measurer 1.2 粒径分布计算 1.文件/打开图像文件 2.对照拍照时的标尺画出一根同样长度的线(图中红线)/设置/标尺 3.对话框中输入实际长度100，单位um/确定
4.用鼠标在所需测量的孔上划距离，得到有序号的标记 5.点击报告/查看报告/跳出统计报告和柱状图 6.点击图中下方“统计报告到出…，得到下方数据，ok！！！！
******************Nano Measurer 1.2.5******************* ******************************************************** ==================Basic report================== Total 35 Max./um 29.50 Min./um 1.69 Mean/um 15.14 No. Particle size/um 1 22.02 2 21.04 3 12.67 4 13.71 5 24.12 6 23.83 7 17.05 8 29.50 9 13.05 10 24.53 11 13.59 12 22.75 13 20.25 14 11.90 15 18.01 16 22.56 17 14.35 18 16.36 19 1.88 20 16.07 21 18.21 22 12.51 23 24.28 24 17.36 25 21.25 26 13.09 27 18.84 28 1.69 29 4.21 30 3.37 31 2.66 32 5.06 33 16.03 二、ImageTool (IT) 3.0 统计粒径、孔径、孔面积，孔的总
数字信号图像处理-灰度直方图
(0.1) 灰度直方图不能表示出有某灰度级的像素在什么位置，也不能直接显示出图像内容，但是具有统计特征的直方图却能描述该图像的灰度分布特征，使人们从中得到诸如总体明亮程度、对比度、对象物的可分性等与图像质量有关的灰度分布概貌，成为一些处理方法的重要依据。 变换直方图使其达到较理想分布，能起到增强图像的效果。 面积为A 的连续图像f(x,y)经过数字化后，成为M 行N 列的数字图像f(m,n)。一般而言在数字图像f(x,y)中取不同灰度值的像素数目是不同的。直方图是用于表达图像灰度分布情况的统计图表。其横坐标是灰度值r ，纵坐标是出现这个灰度值的概率密度p(r)(对连续图像f(x,y)而言)，或者出现这个灰度值的概率值p(r i )(对数字图像f(m,n))而言。 （1） 连续图像f(x,y)的直方图 0()()p()lim r A r r A r r r A →+-=? 且有max min ()1r r p r dr =? （2） 数字图像f(m,n)的情况下，设图像像素的灰度值为r 0,r 1,…,r L-1,则概率p(r i )为： （i=0,1,…,L -1）且有 尽管灰度直方图不能表示出有某灰度级的像素在什么位置，更不能直接显示图像内容，但是具有统计特性的直方图却能描述该图像的灰度分布特性，使人们从中得到诸如总体明亮程度、对比度、对象物的可分性等于图像质量有关的灰度分布概貌，成为一些处理方法的重要依据。 imhist(I,N)函数绘制直方图。其中N 表示长度，缺省值为256. Histeq(I,N)函数实现直方图均衡化，该命令对灰度图像I 进行变换，返回有N 级灰度的的图像J 。N 的缺省值为64（当N 小于I 中灰度级数时，J 的直方图更为平坦）。 ＰＳ： 直方图均衡化后，图像直方图趋于平坦化，且灰度间隔被拉大，从而有利于图像的分析和识别。（理论上说直方图均衡化就是通过变换函数将原图的直方图调整为平坦的直方图，然后用此均衡直方图校正图像。而实际上直方图均衡化修正后的图像直方图并不是十分均衡的，因为在操作过程中原直方图上频数较小的某些灰度级并入一个或几个灰度级中。） １）连续图像，变换函数Ｔ（ｒ）与原图像概率密度函数Ｐｒ（ｒ）之间的关系为： Ｓ＝Ｔ（ｒ）＝ _/ ∑_( ２）离散图像，第ｉ个灰度级ｒｉ出现的频数用ｎｉ表示，该灰度级像素对应的概率值为： Ｐｒ（ｒｉ） ０≤ｒｉ≤１ ｉ＝０，１，．．．，Ｌ－１ 其中Ｌ是灰度级的数目，Ｐｒ（ｒ）是第ｉ级灰度的概率，ｎｉ是在图像中出现这种灰度级的次数，ｎ是帧内像素总数。则离散函数的变换函数表达式：
imageJ功能简单解析
1Image Types and Formats 1.1＞image＞type（此子菜单确定图像的类型或将其转换为另一种类型，所支持 的转换如下） 1.1.18-bit转换为256(28)个灰度级别的图像(只有整数) 1.1.216-bit转换为65,536(216)灰度级别的图像(仅限整数) 1.1.332-bit转换为4,294,967,296(232)灰度(实数)的图像，像素由浮点值表示 （RGB图像转换为灰度使用灰色的公式=(红+绿+蓝)/ 3或灰色= 0.299×红色+ 0.587×绿色+ 0.114×蓝色） 1.1.48-bit color 用Heckbert’s median-cut color quantization algorithm将图像转 换为8位RGB彩色图像 1.1.5RGB color 转换为32位RGB彩色图像 将一张彩色图像分解为三张不同类型的彩色： 1.1.6RGB stack 转换为3层(红、绿、蓝)堆栈 1.1.7HSB stack 转换为3层(色相、饱和度和亮度)堆栈 1.1.8Lab stack （？？？） 1.2＞image＞adjust（此子菜单包含调整亮度/对比度、阈值级别和图像大小的命 令） 对于8位图像，通过更新图像的查找表(lookup table,LUT)来改变亮度和对比度，像素值不变。
RGB图像通过修改像素值来改变RGB图像的亮度和对比度 1.2.1Brightness/Contrast实质是对图像直方图调 节 （1）minimum和maximum分别改变图像的最小值和最大值，来修改图像的像素值 范围 （2）brightness和contrast分别修改直线的斜率和截距来改变图像的亮度和对比 度（直线意义？？？） 1.2.2Window/Level实质和B&C的亮度和对比 度调节相同 1.2.3Color Balance 对red,green,blue,cyan,magenta,yellow,all共 7种颜色选项进行minimum、maximum和 1.2.4Threshold（only for grayscale images） 设置较低和较高的阈值，将灰度图像分割 成感兴趣的特征和背景（对灰度图像直方 图进行分割） 共16种阈值选取方法，3种展示方法 1.2.5Color Threshold 基于色相饱和度和亮度(HSB)、红绿蓝 (RGB)、Lab或YUV的24位RGB图像阈 共16种阈值选取方法，3种展示方法 1.2.6Size缩放到指定的宽度和高度(以像素为单 位) 可选择保持原来的长宽比
绘制灰度图像直方图
图形图像处理课程设计 设计说明书 绘制灰度图像直方图 学生姓名 学号 班级 成绩 指导教师 计算机科学与技术系 2011年12月26日
图形图像处理课程设计评阅书 题目绘制灰度图像直方图 学生姓名学号 指导教师评语及成绩 成绩：教师签名：年月日答辩教师评语及成绩 成绩：教师签名：年月日教研室意见 总成绩：室主任签名：年月日注：指导教师成绩60%，答辩成绩40%，总成绩合成后按五级制记入。
课程设计任务书 2011 —2012 学年第一学期 专业：计算机科学与技术学号：姓名： 课程设计名称：图形图像处理 设计题目：绘制灰度图像直方图 完成期限：自2011 年12 月19日至2011 年12 月30 日共 2 周 设计依据、要求及主要内容（可另加附页）： 图形图像处理课程设计是计算机科学与技术专业的实践性环节之一，是一门理论性和实践性都很强的，面向实际应用的课程。通过本课程的学习，学生应该掌握图形图像处理的基本原理和基本方法，并且掌握一门用于图形图像处理的编程语言，会编写图形图像处理的程序，从而获得开发图形图像处理系统的初步能力。 该课程要求学生运用图形图像处理的基本原理和基本方法，使用一门用于图形图像处理的编程语言，按要求事先一个具体的图形图像处理题目。 设计要求： 选定题目后，按照软件工程思想进行设计，完成以下主要内容： 需求分析，设计与编码，测试 主要内容： 开发工具使用Matlab6.0，完成一个小型应用系统的设计开发。 对一幅灰度图像进行直方图统计，并在屏幕上绘制出该直方图。 指导教师（签字）：教研室主任（签字）： 批准日期：年月日
摘要 数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MA TLAB 既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。图像直方图是图像处理中一种十分重要的图像分析工具，它描述了一幅图像的灰度级内容，任何一幅图像的直方图都包含了丰富的信息，它主要用在图像分割，图像灰度变换等处理过程中。 关键词：图像处理；MATLAB；直方图
Image J官方简体中文快速 入门指南
ImageJ 入门 by tree_cmu 2011-10-20 1 Image J 是什么？ ImageJ是一个基于java的公共的图像处理软件，它是由National Institutes of Health开发的。可运行于Microsoft Windows，Mac OS，Mac OS X，Linux，和Sharp Zaurus PDA等多种平台。其基于java的特点，使得它编写的程序能以applet等方式分发。 ImageJ能够显示，编辑，分析，处理，保存，打印8位，16位，32位的图片，支持TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。ImageJ支持图像栈（stack）功能，即在一个窗口里以多线程的形式层叠多个图像，并行处理。只要内存允许，ImageJ能打开任意多的图像进行处理。除了基本的图像操作，比如缩放，旋转，扭曲，平滑处理外，ImageJ还能进行图片的区域和像素统计，间距，角度计算，能创建柱状图和剖面图，进行傅里叶变换。[1] 2 ImageJ可以做什么？ 概括一下，主要分为以下几个方面： A)图像的区域和像素统计（大小）。长度，角度。阳性点密度和数量 B)光密度或辉度，并制备密度直方图和线性图。 C)两种蛋白共定位的程度（丁香园有篇专门介绍帖子 https://www.wendangku.net/doc/9c15629787.html,/bbs/thread/18145886?keywords=image%20J#18145886） D)卷积，Sholl分析，傅里叶分析（这些还不会使用） E)更多功能 3 Image 界面[2] 界面分为：菜单栏，工具栏和状态栏。 菜单栏 菜单栏从左至右分别是：文件，编辑，图形，处理，分析，插件，窗口，帮助。 文件和office word 等软件类似，主要有文件打开，关闭，保存等功能，比较特殊的一个功能是恢复功能（revert），可以直接回到上次保存过的状态。由于编辑菜单里的取消功能（undo）只能回退一步，所以revert有时会很有帮助。
实验一_灰度图像直方图统计
实验一 灰度图像直方图统计 一. 实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。能初步掌握图像文件格式的读写与图像数据处理，提高学生兴趣，巩固所学知识。 二. 实验内容和要求 （1） 用Photoshop 显示图像的灰度直方图，从直方图上了解图像平均明暗度和对比度等 信息； （2） 读取和显示一幅灰度图象； （3） 编写直方图统计的程序。 三．实验原理 1.了解灰度直方图定义 灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。 2.了解直方图的绘制原理 频率的计算公式为： 1） 统计图像中像素的总个数n ； 2） 找出图像中灰度级的分布范围，0~i ； 3） 统计出图像中每个灰度对应的像素的个数ni; 4） 用公式计算出每个灰度级像素出现的频率 5）以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制出直方图； 3.图像二值化的原理 将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取，获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。 使用直方图方法来寻找二值化阈值，该方法选择二值化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，小于阈值的像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。 四.实验步骤 1. 用Photoshop 显示直方图： n n v i i =n n v i i =
imageJ中文开发教程
ImageJ 开发教程 （苑永超整理，仅供参考，勿作商业用途） 目录 一、ImageJ 简述 (2) 二、ImageJ 内部结构 (3) 三、ImageJ 通过插件扩展功能的方法 (4) 三、插件编辑、编译、运行与部署 (6) 四、主要的包介绍 (8) 五、重要类方法介绍 (10) 1、创建图象和图象栈 (10) 2、创建图象处理器 (11) 3、载入和存储图象 (11) 4、图象参数 (11) 5、操作像素 (11) 6、图象转换 (12) 7、直方图与图象统计量 (12) 8、点运算 (12) 9、滤波器 (13) 10、几何运算 (13) 11、图形运算 (14) 12、显示图象和图象栈 (14) 13、图象栈上的操作 (15) 14、感兴趣的区域 (16) 15、图象属性 (17) 16、用户交互 (17) 17、插件 (18) 18、窗口管理 (19) 19、其他函数 (19) 六、学习资源 (20)
ImageJ 官网（https://www.wendangku.net/doc/9c15629787.html,/ij/index.html）上有英文的用户 手册和教程，以及一些例子。本教程主要是为看英文比较累的朋友 提供一些快速的入门。如果想在 ImageJ 上开发自己的图象处理算法，建议先熟悉 java 编程知识。本教程基本不对ImageJ 菜 单中提供的各种文件操作、图象编辑、图象处理、图象分析等功能 作详细介绍，请读者自行探索；也不准备介绍数字图象处理的 各种算法和操作，本文假定读者是图象处理方面的专业人士， 本教程的重点是如何进行二次开发，如果不特别指出，文中的 部分内容和例子都为 ImageJ 软件包自带或采自相关书籍（如 《数字图像处理-java语言描述》），中文注释是后加的。 一、ImageJ 简述 图象处理的流程无外乎就是打开图象数据文件，将图象数 据加载到内存，然后对该内存中的图象数据进行一系列处理（分割、检测、滤波、合成、识别、显示等等），最后可能 还需要将处理结果保存成某种格式的文件。 对于一般的用户来说，类似ACDsee 之类的傻瓜式的软件足够了。但是科学人士除了希望有广泛的、成熟的处理算法库 可以直接调用外，一般还希望开发自己的特有的图象处理算法、特有的图象处理步骤、甚至特有的交互过程。ImageJ 就是这样的工具软件。 ImageJ是基于Java的，ImageJ在设计上实现了一个可以扩展的基本框架，开发人员可以通过其提供的接口来扩展图象处理 功能。ImageJ 提供了很多现成的功能，这些功能可以通过菜 单来调用，也可以调用相应的类的方法的 API。 用户只要按照接口要求开发好自己的处理模块，并按照要求部署和配置， Image 就可以自动加载和调用。 ImageJ 是完全开源和免费的，特别适合教学和科研。其关键的特征有： 、 1、在菜单上集成了一系列的交互式工具，用于创建、加载 编辑、分析、处理、保存图象，支持常见的图象文件 格式。 目前，ImageJ 主菜单上的集成的主要功能： ?File:打开、保存、创建新的图象文件。 ?Edit:图象的编辑和绘制操作。 ?Image:图象的修改、转换、几何操作。 ?Process:图象的点运算、滤波器、以及多幅图象之间算法操作。 ?Analysze:对图象数据进行统计分析、用直方图或其他格式显示出来。 ?Plugin:编辑、编译、执行、管理用户自己定义的插件。