Binary options imagej

Apa yang dilakukan perintah biner yang berbeda Submenu ini berisi perintah yang memproses gambar biner (hitam dan putih). Perintah-perintah ini berasumsi bahwa objek default adalah hitam dan latar belakang berwarna putih. Lihat FAQ ini tentang cara mengatur default ke latar belakang hitam dan objek putih. Mengonversi gambar menjadi gambar hitam putih. Tingkat ambang batas ditentukan dengan menganalisis histogram seleksi saat ini, atau keseluruhan gambar jika tidak ada pilihan. Lihat FAQ ini yang menjelaskan algoritma yang digunakan. Jika alat ImagegtAdjustgtThreshold aktif, sebuah dialog akan muncul yang memungkinkan Anda menentukan piksel mana yang disetel ke warna latar belakang dan warna latar depan dan apakah latar belakangnya hitam dan latar depan berwarna putih. Perbarui di atas mungkin tidak sepenuhnya benar Dengan tumpukan, semua gambar di tumpukan dikonversi menjadi biner dengan menggunakan ambang batas yang dihitung dari irisan yang ada saat ini. Gunakan makro ConvertStackToBinary untuk mengubah tumpukan menjadi biner dengan menggunakan ambang batas yang dihitung secara lokal. Mengonversi gambar menjadi gambar hitam putih berdasarkan pengaturan ambang batas saat ini. Dengan thefault, masker akan memiliki LUT pembalik (hitam adalah 255 dan putih adalah 0), namun menciptakan latar belakang hitam (0) masker jika Latar Belakang Hitam dicentang di kotak dialog ProcessgtBinarygtOptions. Silahkan update, di atas mungkin tidak sepenuhnya benar Menentukan maxima lokal pada gambar dan membuat gambar biner (topeng seperti) dengan ukuran yang sama dengan maxima, atau satu partikel tersegmentasi per maksimum, ditandai. Untuk gambar RGB, maksima pencahayaan dipilih, dengan pencahayaan yang didefinisikan sebagai rata-rata tertimbang atau tidak tertimbang warna tergantung pada pengaturan EditgtOptionsgtConversions. Perintah ini didasarkan pada sebuah plugin yang disumbangkan oleh Michael Schmid. Kotak dialog ditampilkan dengan pilihan berikut: Noise Tolerance - Maxima diabaikan jika tidak menonjol dari sekitarnya lebih dari nilai ini (unit yang dikalibrasi untuk gambar yang dikalibrasi). Dengan kata lain, ambang batas ditetapkan pada nilai maksimum minus noise tolerance dan area bersebelahan di sekitar maksimum di atas ambang batas dianalisis. Untuk menerima maksimal, area ini tidak boleh mengandung titik apapun dengan nilai yang lebih tinggi dari pada maksimal. Hanya satu maksimum dalam area ini yang diterima. Single Points - Membuat gambar output dengan satu titik per maksimum. Maxima Within Tolerance - Membuat gambar output dengan semua poin dalam Toleransi Kebisingan untuk setiap maksimum. Partikel Segmented - Menganggap bahwa masing-masing maksimum milik partikel dan segmen gambar oleh algoritma DAS diterapkan pada nilai gambar (berbeda dengan ProcessgtBinarygtWatershed, yang menggunakan peta jarak Euclidian). Point Selection - Menampilkan pilihan multi-point dengan satu titik pada masing-masing maksimum tidak menghasilkan output gambar yang terpisah. Count - Menampilkan jumlah maxima di jendela Results tidak menghasilkan gambar output. Exclude Edge Maxima - Tidak termasuk maxima jika area di dalam toleransi noise disekitar sentuhan maksimal tepi gambar (edge ​​of selection tidak masalah). Light Background - Memungkinkan gambar pemrosesan yang memiliki latar belakang terang dan benda gelap. Di atas Ambang Batas Bawah - (Pilihan ini hanya muncul untuk gambar yang diberi ambang batas) Temukan maxima di atas ambang bawah saja. Ambang batas atas gambar diabaikan. Jika Partisi Segmen dipilih sebagai Tipe Keluaran. Daerah di bawah ambang bawah dianggap sebagai latar belakang. Pilihan ini hanya bekerja saat menemukan nilai maksimum dari nilai piksel dalam arti matematis, yaitu latar belakang gelap dan LUT non-pembalik atau latar belakang terang dan pembalik LUT. Preview Point Selection - Menampilkan maxima dengan parameter saat ini sebagai pilihan multi-point yang dilapiskan pada gambar. Jika opsi ini dicentang, jumlah maxima yang ditemukan juga ditampilkan di kotak dialog. Untuk tipe output Single Points. Maxima dalam Toleransi dan Partikel Segmented. Output adalah gambar biner, dengan foreground 255 dan background 0, menggunakan LUT terbalik atau normal tergantung pada opsi Black Background di ProcessgtBinarygtOptions. Jumlah partikel (seperti yang diperoleh oleh Analyze Particles) pada gambar output tidak bergantung pada Output Type yang dipilih. Perhatikan bahwa Partisi Segmen biasanya akan menghasilkan partikel yang menyentuh tepi jika Exclude Edge Maxima dipilih. Kecualikan Edge Maxima berlaku maksimal, bukan pada partikel. Temukan Maxima yang diaplikasikan pada gambar yang bising dengan pilihan yang berbeda (Exclude Edge Maxima selected). Temukan Maxima tidak bekerja pada tumpukan, tapi makro FindStackMaxima menjalankannya pada semua gambar di tumpukan dan buat tumpukan kedua yang berisi gambar output. Mengganti setiap piksel dengan nilai minimum (paling ringan) di lingkungan 3times3. Dengan gambar biner, hilangkan piksel dari tepi benda hitam. Mengganti setiap piksel dengan nilai maksimum (tergelap) di lingkungan 3times3. Dengan gambar biner, tambahkan piksel ke bagian tepi benda hitam. Melakukan operasi erosi, diikuti pelebaran. Dengan gambar biner, ini menghaluskan objek dan menghilangkan piksel yang terisolasi. Melakukan operasi pelebaran, diikuti erosi. Dengan gambar biner, benda ini menghaluskan dan mengisi lubang kecil. Perintah memiliki tanda hubung tailing untuk membedakannya dari file close. Tampilkan kotak dialog yang memungkinkan beberapa pengaturan yang digunakan oleh perintah di submenu Binary untuk diubah. Iterasi menentukan berapa kali erosi, pelebaran, pembukaan, dan penutupan dilakukan. Hitung menentukan jumlah piksel latar belakang yang berdekatan yang diperlukan sebelum piksel dikeluarkan dari tepi objek selama erosi dan jumlah piksel latar depan yang berdekatan diperlukan sebelum piksel ditambahkan ke tepi objek saat dilatasi. Periksa Latar Belakang Hitam jika gambar memiliki objek putih pada latar belakang hitam. Jika tepi Pad tergerus diperiksa, ProcessgtBinarygtErode tidak terkikis dari tepi gambar. Pengaturan ini juga mempengaruhi ProcessgtBinarygtClose. Yang terkikis dari tepi kecuali kotak centang ini dipilih. Output EDM menentukan tipe output untuk Peta ProsesgtBinarygtDistance. Poin Ultimate dan perintah Voronoi. Aturlah untuk menimpa output 8-bit yang menimpa gambar masukan 8-bit. 16-bit atau 32-bit untuk gambar output terpisah. Output 32-bit memiliki resolusi jarak floating point (subpixel). Menghasilkan garis besar satu piksel dari objek latar depan (hitam) dalam gambar biner. Garis ditarik di dalam objek, yaitu pada piksel latar depan sebelumnya. Secara otomatis menghilangkan piksel dari tepi objek dalam gambar biner sampai dirangkai menjadi kerangka lebar piksel tunggal. Objek diasumsikan hitam dan latar belakang putih. Perhatikan bahwa ada banyak algoritma skeletonizing. Menghasilkan peta jarak Euclidian (EDM). Setiap piksel latar depan dalam gambar biner diganti dengan nilai abu-abu sama dengan jarak pixel039 dari piksel latar belakang terdekat. Gunakan ProcessgtBinarygtOptions untuk mengatur warna latar belakang (hitam atau putih) dan jenis output saat memilih overwrite atau output 8 bit, perhatikan bahwa jarak yang lebih besar dari 255 diberi label sebagai 255. Menghasilkan titik terkikis akhir (UEPs) dari EDM. Membutuhkan gambar biner sebagai masukan. UEP mewakili pusat partikel yang akan dipisahkan dengan segmentasi. Nilai abu-abu UEP0 sama dengan jari-jari lingkaran tertulis dari partikel yang sesuai. Gunakan ProcessgtBinarygtOptions untuk mengatur warna latar belakang (hitam atau putih) dan jenis keluaran. Segmentasi garis pantai dari peta jarak Euclidian (EDM) adalah cara untuk memisahkan atau memotong partikel terpisah yang disentuh secara otomatis (pemisahan silang gambar grayscale tersedia melalui perintah Find Maxima.). Perintah Watershed membutuhkan gambar biner yang mengandung partikel hitam pada latar belakang putih. Ini pertama menghitung peta jarak Euclidian dan menemukan titik terkikis akhir (UEPs). Kemudian dilatasi masing-masing UEP (puncak atau maksima lokal EDM) sejauh mungkin - sampai ujung partikel tercapai, atau tepi daerah UEP yang lain (tumbuh). Segmentasi watershed bekerja paling baik untuk menghaluskan objek cembung yang terlalu banyak tumpang tindih. Berikut adalah Animasi yang menunjukkan bagaimana segmentasi watershed bekerja. Membagi gambar dengan garis titik yang memiliki jarak yang sama dengan batas dua partikel terdekat. Dengan demikian, sel Voronoi dari masing-masing partikel mencakup semua titik yang lebih dekat ke partikel ini daripada partikel lainnya. Untuk kasus partikel menjadi satu titik, ini adalah tessellation Voronoi (juga dikenal sebagai Dirichlet tessellation). Pada output, nilai di dalam sel Voronoi adalah nol nilai piksel dari garis pemisah antara sel sama dengan jarak dengan dua partikel terdekat. Hal ini mirip dengan perubahan sumbu medial dari latar belakang, namun tidak ada garis pada lubang dalam partikel. Pilih jenis output (Timpa, 8-bit, 16-bit atau 32-bit) dan warna latar belakang (hitam atau putih berlaku untuk input dan output) di kotak dialog ProcessgtBinarygtOptions. Guiprocessbinary. txt middot Terakhir diubah: 20100126 11:07 (pengeditan eksternal) Analisis Partikel Partikel Otomatis penghitungan Penghitungan partikel otomatis dapat dilakukan jika gambar tidak memiliki partikel partikel yang terlalu banyak. Penghitungan partikel manual dapat dilakukan dengan menggunakan Multi-point Tool. Segmentasi Atau kemampuan untuk membedakan objek dari latar belakangnya, bisa menjadi masalah yang sulit untuk diatasi. Setelah ini selesai, objek kemudian dapat dianalisis. RAW Threshold Watershed AnalyzePartikel Menetapkan ambang batas 5.1.1.1 Anjuran manual Analisis partikel otomatis memerlukan gambar biner, hitam dan putih. Rentang ambang batas ditetapkan untuk memberi tahu objek yang diminati terlepas dari latar belakang. Semua piksel pada gambar yang nilainya berada di bawah ambang batas dikonversi menjadi hitam dan semua piksel dengan nilai di atas ambang batas diubah menjadi putih, atau sebaliknya. Ada beberapa cara untuk menetapkan ambang batas. Gambar monokrom paling sederhana diberi ambang batas melalui perintah menu Image Adjust Threshold. Ambang batas dapat diatur menggunakan slider bar. Pixel dalam kisaran ambang ditampilkan dalam warna merah. Bila Anda puas dengan pengaturan ambang batas, Anda kemudian dapat menekan Terapkan. Ini akan secara permanen menerapkan pengaturan ambang batas dan mengubah gambar menjadi biner. Anda memiliki pilihan berbeda untuk menetapkan ambang manual. Menu drop-down yang disetel ke Default memungkinkan Anda untuk memilih antara Default dan 15 teknik ambang lainnya. Menu drop-down yang diatur ke Red memungkinkan Anda untuk memilih antara skema warna merah pada skema warna putih, skema warna hitam pada warna putih, atau skema warna di atas dan di bawahnya. Kotak Dark Background akan membalik warna foreground dengan warna latar belakang. Anda juga dapat memilih untuk memeriksa kotak histogram Stack untuk menghasilkan histogram untuk keseluruhan tumpukan. Untuk gambar berwarna, setting threshold dilakukan dengan urutan perintah Image Adjust Color Threshold. . Pilihan metode Thresholding memungkinkan Anda memilih teknik thresholding selain default. Pilihan warna Threshold memungkinkan Anda memilih antara warna Merah, Putih, Hitam, atau BampW sebagai warna thresholding. Opsi Color space memungkinkan Anda memilih antara HSB, RGB, Lab, dan YUV. Latar belakang gambar threshold bisa dibuat terang atau gelap. Citra bisa dikonversikan ke gambar biner melalui perintah menu Image Type 8-bit. Ada banyak algoritma yang dapat Anda gunakan untuk menghitung ambang batas tanpa memasukkan bias pengguna. Evaluasi lebih dari 40 di antaranya dapat ditemukan dalam makalah ini: Sezgin, M. amp Sankur, B. (2004), Survei teknik thresholding gambar dan evaluasi kinerja kuantitatif., Journal of Electronic imaging 13 (1). 146-168 (di Google Cendekia). Fiji memiliki beberapa plugin yang terdapat pada menu Image Adjust Threshold untuk perhitungan otomatis dari image threshold. Ini termasuk thresholding Otsus, ambang entropi maksimum, dan thresholding pemodelan campuran. Untuk daftar lengkap metode yang tersedia dengan Fiji lihat bagian Plugins yang ada di bagian Documentation di bawah tab Content di bagian atas halaman ini. Pemisahan DAS Objek tumpang tindih dalam citra biner dapat dipisahkan dengan menggunakan perintah menu Proses Binary Watershed. Pertama, ubah gambar menjadi biner dengan thresholding. Pixel hitam kemudian diganti dengan piksel abu-abu dengan intensitas yang sebanding dengan jaraknya dari piksel putih. Pixel hitam yang lebih dekat ke tepi lebih ringan dari piksel hitam yang lebih sentral. Ini adalah peta jarak Euclidian (EDM) dari daerah hitam. Dari sini pusat objek dihitung. Ini adalah titik terkikis akhir (UEPs) dari setiap daerah hitam yang berarti mereka berjarak sama dari masing-masing tepi. Titik-titik ini kemudian dilatasi sampai menyentuh piksel hitam lainnya. Titik pertemuan ini adalah di mana garis DAS diambil. Menganalisis Partikel Untuk menganalisis partikel dalam gambar tersegmentasi, gunakan perintah menu Menganalisis Menganalisis partikel. . Ini akan memberi Anda informasi tentang setiap partikel pada gambar. Tetapkan ukuran minimum dan ukuran area piksel maksimum untuk mengecualikan apapun yang bukan merupakan objek yang diminati pada gambar. Nilai kebulatan antara 0,0 dan 1.0 juga dapat dipilih untuk membantu menyingkirkan objek yang tidak diinginkan. Pilih opsi Show: Outlines untuk menampilkan gambar objek yang terdeteksi. Menu drop-down Show juga memungkinkan pengguna untuk menunjukkan Nothing, Bare Outlines, Ellipses, Masker, Count Masks, Overlay Outlines, dan Overlay Masks. Pengguna dapat memilih apakah akan Menampilkan hasil. Hasil yang Jelas. Ringkaskan. Tambahkan ke Manajer. Kecualikan di tepinya. Sertakan lubang. Rekaman dimulai Andor In situ Show. Analisis partikel dapat diotomatisasi melalui plugin atau makro setelah nilai ambang yang benar dan kisaran ukuran partikel telah ditentukan untuk objek yang Anda minati. Nucleus Counter Plugin ini mengotomatisasi banyak langkah yang telah dibahas di atas. Masukkan kisaran ukuran yang akan dihitung Pilih metode thresholding otomatis. Ini bisa berupa Current. Otsu. Maximum Entropy, Mixture Modeling atau k-means clustering. Arus menggunakan ambang yang telah ditetapkan secara manual, lihat di atas. Lakukan koreksi latar belakang. Gunakan filter Smooth. Lakukan pemisahan DAS. Tambahkan partikel ke manajer ROI. Katakan ya untuk sebuah ringkasan. Pilihan lainnya dapat dengan mudah ditambahkan berdasarkan permintaan. Jumlah, luas, dan ukuran rata-rata dikembalikan sebagai jendela teks dan partikel yang digariskan dilapisi pada duplikat gambar asli. Anda dapat menggunakan Alat Multi-titik built-in untuk menghitung partikel secara manual. Particle Tracker Particle Tracker adalah plugin pelacakan titik fitur 2D untuk deteksi otomatis dan analisis lintasan partikel seperti yang dicatat oleh pencitraan video dalam biologi sel. Algoritma ini dideklarasikan di Sbalzarini dan Koumoutsakos (20051). TrackMate Gunakan perintah menu Plugin Tracking TrackMate. Plugin ini memungkinkan Anda untuk melakukan pelacakan partikel tunggal dari struktur seperti tempat. Untuk informasi lebih mendalam, lihat tutorial dan penjelasan TrackMate. Pelacakan Manual Gunakan perintah menu Pelacakan Pelacakan Manual Plugin. Alat ini memungkinkan Anda untuk melacak pergerakan sel. Ambang Mati Plugin ini binaris 8 dan gambar 16 bit menggunakan berbagai metode thresholding global (histogram-derived). Fase tersegmentasi selalu ditunjukkan sebagai warna putih (255). Untuk thresholding lokal daripada global, lihat plugin Auto Local Threshold. ImageJ. Membutuhkan v1.42m atau yang lebih baru. Salin file AutoThreshold. jar dari mecourselandinigsoftwareautothreshold. jar ke dalam folder ImageJPlugins dan baik restart ImageJ atau jalankan perintah Help Update Menus. Setelah ini perintah baru akan muncul di Image Adjust Auto Threshold. Fiji. Plugin ini adalah bagian dari distribusi Fiji, tidak perlu mendownloadnya. Metode memilih algoritma yang akan diterapkan (rinci di bawah). Opsi putih Abaikan hitam dan Abaikan mengatur histogram gambar untuk masing-masing 0 dan 255 greylevels menjadi 0. Ini mungkin berguna jika gambar digital memiliki piksel yang terlalu banyak atau terlalu banyak. Objek putih pada latar belakang hitam memberi warna putih pada piksel dengan nilai di atas nilai ambang batas (jika tidak, warna putih disetel kurang atau sama dengan ambang batas). Tetapkan Ambang Bukan Threshold (gambar tunggal) menyetel thresholding LUT, tanpa mengubah data piksel. Ini bekerja hanya untuk gambar tunggal. Anda sedang mengolah tumpukan, dua pilihan tambahan tersedia: Stack dapat digunakan untuk memproses semua irisan (ambang setiap irisan akan dihitung secara terpisah). Jika opsi ini dibiarkan tidak dicentang, hanya potongan saat ini yang akan diproses. Gunakan histogram stack pertama menghitung histogram keseluruhan tumpukan, kemudian hitung ambang batas berdasarkan histogram tersebut dan akhirnya binaris semua irisan dengan nilai tunggal tersebut. Memilih opsi ini juga memilih opsi Stack di atas secara otomatis. 1. Plugin ini diakses melalui entri menu Image Auto Threshold, namun metode thresholding juga diimplementasikan sebagian di applet thresholder ImageJ yang dapat diakses melalui Image Adjust Threshold. Entri menu Sementara plugin Auto Threshold dapat menggunakan atau mengabaikan ekstrem gambar histogram (Abaikan hitam, Abaikan putih) applet tidak dapat: metode default mengabaikan histogram ekstrem namun metode yang lain tidak. Ini berarti menerapkan kedua perintah ke gambar yang sama bisa menghasilkan hasil yang tampaknya berbeda. Intinya, plugin Auto Threshold, dengan setting yang benar, bisa mereproduksi hasil applet, tapi bukan cara round. 2. Dari versi 1.12 plugin mendukung thresholding gambar 16-bit. Karena plugin Auto Threshold memproses ruang abu-abu penuh, ini bisa lambat saat berhadapan dengan gambar 16 bit. Perhatikan bahwa applet thresholder ImageJ juga memproses gambar 16-bit, namun kenyataannya ImageJ pertama menghitung histogram dengan 256 tempat sampah. Oleh karena itu, mungkin ada perbedaan hasil pada gambar 16-bit saat menggunakan applet dan hasil 16-bit sebenarnya didapat dengan plugin ini. Perhatikan bahwa untuk mempercepat, histogram dikelompokkan untuk mencakup hanya kisaran tempat sampah yang berisi data (dan hindari mengolah sampah histogram kosong pada kedua ekstrem). 3. Hasil gambar dan tumpukan 16 bit (saat memproses semua irisan) adalah wadah 8 bit yang menunjukkan hasilnya pada warna putih 255 agar sesuai dengan konsep gambar biner (yaitu 8 bit dengan nilai 0 dan 255). Namun, untuk tumpukan dimana hanya 1 iris yang terisi, hasilnya masih kontainer 16 bit dengan fase thresholded yang ditunjukkan putih 65535. Ini untuk menjaga agar data tidak tersentuh dalam irisan yang tersisa. Coba semua opsi mempertahankan format 16 bit agar tetap menampilkan gambar dengan metode yang mungkin gagal mendapatkan ambang batas. Gambar dan tumpukan yang tidak mungkin sampai ambang batas tidak berubah. 4. Gambar yang sama dalam 8 dan 16 bit (tanpa penskalaan) mengembalikan nilai ambang yang sama, namun metode Lis awalnya akan mengembalikan nilai yang berbeda saat data gambar diimbangi (misalnya saat menambahkan nilai tetap ke semua piksel). Implementasi saat ini menghindari masalah offset-dependent ini. Gambar yang sama diperkecil dengan nilai tetap (misalnya saat mengalikan semua piksel dengan nilai tetap) menghasilkan hasil ambang yang sama (dalam 2 tingkat skala abu-abu dari gambar asli yang tidak berkapur) untuk semua metode kecuali Huang, Li dan Segitiga karena jalannya Algoritma ini bekerja. Metode mana yang menyejajarkan data Anda dengan sebaik-baiknya Seseorang dapat mencoba menjawab pertanyaan ini dengan menggunakan opsi Try all. Ini menghasilkan montase dengan hasil dari semua metode, yang memungkinkan untuk mengeksplorasi bagaimana algoritma yang berbeda tampil pada gambar atau tumpukan tertentu. Bila menggunakan tumpukan, dalam beberapa kasus mungkin bukan ide bagus untuk mengelompokkan setiap irisan secara terpisah daripada dengan satu ambang batas untuk semua irisan (cobalah mri-stack. tif dari gambar sampel untuk lebih memahami masalah ini). Cobalah semua metode. Saat memproses tumpukan dengan banyak irisan, montase bisa menjadi sangat besar (16 kali ukuran tumpukan aslinya) dan satu risiko kehabisan RAM. Jendela popup akan muncul (bila tumpukan memiliki lebih dari 25 irisan) untuk mengkonfirmasi apakah prosedur tersebut harus menampilkan hasil yang disiarkan. Pilih Tidak untuk menghitung nilai ambang dan menampilkannya di jendela log. Ini adalah metode asli thresholding otomatis yang tersedia di ImageJ, yang merupakan variasi dari algoritma IsoData (dijelaskan di bawah). Pilihan Default harus mengembalikan nilai yang sama seperti Image Adjust Threshold Auto, saat memilih Abaikan Hitam dan Abaikan Putih. Untuk menunjukkan segmentasi fase yang diinginkan, gunakan objek Putih pada opsi latar belakang hitam. Metode IsoData juga dikenal sebagai iterative intermeans. Mengimplementasikan metode thresholding Huangs fuzzy. Ini menggunakan fungsi entropi Shannons (seseorang juga dapat menggunakan fungsi entropi Yagers). Porting dari ME Celebis fourier0.8 routine 1 dan 2. Intermodes Ini mengasumsikan histogram bimodal. Histogram diacak secara iterasi dengan menggunakan rata-rata ukuran 3, sampai hanya ada dua maxima lokal: j dan k. Ambang batas kemudian dihitung sebagai (jk) 2. Gambar dengan histogram memiliki puncak yang sangat tidak merata atau luas dan di lembah tidak sesuai untuk metode ini. Metode Porting dari kode Ni2 MATTAB Antti Niemists. Lihat di sini untuk presentasi slide yang sangat bagus dan kode MATLAB aslinya. Prosedur Iteratif berdasarkan algoritma isodata: Prosedur membagi gambar menjadi objek dan latar belakang dengan mengambil ambang awal, maka rata-rata piksel pada atau di bawah ambang batas dan piksel di atas dihitung. Rata-rata dari kedua nilai tersebut dihitung, ambang bertambah dan proses diulang sampai ambang batas lebih besar dari rata-rata komposit. Artinya, beberapa implementasi metode ini ada. Lihat kode sumber untuk komentar lebih lanjut. Metode Imaging Lis Minimum Cross Entropy thresholding berdasarkan versi iteratif (referensi ke 2 di bawah) dari algoritma. Li, CH amp Lee, CK (1993), Minimum Cross Entropy Thresholding, Pengenalan Pola 26 (4). 617-625 Li, CH amp Tam, PKS (1998), Algoritma Iteratif untuk Minimum Cross Entropy Thresholding, Pattern Recognition Letters 18 (8). 771-776 Sezgin, M amp Sankur, B (2004), Survei Teknik Thresholding Gambar dan Evaluasi Kinerja Kuantitatif, Jurnal Imaging Elektronik 13 (1). 146-165. Ltciteseer. ist. psu. edusezgin04survey. html gt Porting from ME Celebis fourier0.8 routineines 3 and 4. MaxEntropy Mengimplementasikan metode thresholding Kapur-Sahoo-Wong (Maximum Entropy): Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Metode Baru untuk Thresholding Gambar Tingkat Abu-Menggunakan Entropi Histogram, Model Grafis dan Pengolahan Citra 29 (3). 273-285 Ported from ME Celebis fourier0.8 rutinitas 5 dan 6. Menggunakan rata-rata tingkat abu-abu sebagai ambang batas. Ini digunakan oleh beberapa metode lain sebagai ambang tebakan pertama. Glasbey, CA (1993), Analisis algoritma thresholding berdasarkan histogram, CVGIP: Model Grafis dan Pengolahan Citra 55. 532-537 MinError (I) Implementasi iteratif dari Kittler dan Illingworths Minimum Error thresholding. Implementasi ini nampaknya lebih sering menyatu daripada aslinya. Meski begitu, terkadang algoritma tidak menyatu dengan sebuah solusi. Dalam hal ini sebuah peringatan dilaporkan ke jendela log dan hasilnya default ke perkiraan awal ambang batas yang dihitung dengan menggunakan metode Mean. Opsi putih Abaikan Hitam atau Abaikan mungkin membantu menghindari masalah ini. Kittler, J amp Illingworth, J (1986), Minimum thresholding kesalahan, Pola Pengakuan 19. 41-47 Porting dari kode Ni2 MATI Antti. Lihat di sini untuk presentasi slide yang sangat baik dan kode MATLAB asli. Demikian pula dengan metode Intermodes, ini mengasumsikan histogram bimodal. Histogram diacak dengan iterasi rata-rata dengan ukuran rata-rata 3, sampai hanya ada dua maxima lokal. Ambang batas t sedemikian rupa sehingga yt1 gt yt lt yt1. Gambar dengan histogram memiliki puncak yang sangat tidak merata atau luas dan di lembah tidak sesuai untuk metode ini. Di Porting dari kode Ni2 MATTAB Antti Niemists. Lihat di sini untuk presentasi slide yang sangat baik dan kode MATLAB asli. Metode Tsais mencoba melestarikan momen gambar asli dalam hasil yang diukur. Porting dari ME Celebis fourier0.8 rutinitas 7 dan 8. Algoritma pengelompokkan ambang Otsus mencari ambang batas yang meminimalkan varians intra kelas, yang didefinisikan sebagai jumlah varians tertimbang dari dua kelas. Di Porting dari kode C oleh Jordan Bevik. Persentase Asumsikan fraksi piksel latar depan menjadi 0,5. Di Porting dari kode Ni2 MATTAB Antti Niemists. Lihat di sini untuk presentasi slide yang sangat baik dan kode MATLAB asli. RenyiEntropi Mirip dengan metode MaxEntropy, namun menggunakan entropi Renyis sebagai gantinya. Kapur, JN Sahoo, PK amp Wong, ACK (1985), Metode Baru untuk Thresholding Gambar Tingkat Abu-abu Menggunakan Entropi Histogram, Model Grafis dan Pengolahan Citra 29 (3). 273-285 Porting dari ME Celebis fourier0.8 rutinitas 9 dan 10. Ported from ME Celebis fourier0.8 routine 11 dan 12. Ini adalah implementasi metode Segitiga: Diubah dari plugin Johannes Schindelins TriangleAlgorithm. Algoritma Segitiga, metode geometrik, tidak dapat membedakan apakah data miring ke satu sisi atau sisi yang lain, namun mengasumsikan puncak maksimum (mode) di dekat salah satu ujung histogram dan penelusuran ke ujung yang lain. Hal ini menyebabkan masalah jika tidak ada informasi tentang jenis gambar yang akan diproses, atau bila maksimum tidak mendekati salah satu histogram yang ekstrem (menghasilkan dua area ambang yang mungkin antara batas maksimum dan ekstrem). Di sini algoritma diperluas untuk menemukan di sisi mana dari puncak maksimal data berjalan paling jauh dan mencari ambang batas dalam rentang terbesar itu. Mengimplementasikan metode thresholding Yens dari: Ported from ME Celebis fourier0.8 routine 13 dan 14.