如何用imagej分析免疫组化平均光密度值 1、载入图像，选择菜单ImageJ→Type→8-bi，t将彩色图像变为8位灰度图像。2、选择菜单ImageJ→Adujst→Threshold，选择合适的分割阈值，直到阈值化后的图像中所有细胞都呈高亮显示为止，然后单击“Apply“按钮，则整幅图像变为白色背景上只有细胞的二值图像，在较高版本的ImageJ中有预设值，对于跳虫计数来说“triangle”模式相对较为合适，并且在计数过程中，要将高亮设置为红色而不是黑白对照，这样才能在接下的步骤中顺利进行。3、选择菜单ImageJ→Analyze→Analyzeparticles…，在弹出的成分分析设置窗口输入要计数的最大和最小细胞的像素数、细胞按大小分群的群数和分析结果的显示方式等选项，然后单击“OK”，软件自动计数和标记所有符合要求的跳虫。最后就是保存结果啦。总结下子，ImageJ软件固然好用，其对图片本身的要求也较高，光线要均匀，培养基质与培养物的色差要明显，这样才能在后期的处理过程中减少工作量。还需进一步解决的问题依然是存在的，在较少工作量的基础上为了获得清晰地图片，在拍摄过程中，就必须处理好放大倍数和视野大小两者的矛盾，但目前没有找到很好的契合点，不知是不是要在硬件上有所改动~也就是说，会不会有种在相机有这样的功能，放大。
图像处理中ROI是什么意思 ROI（region of interest），感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在。
图像去噪的国内外研究现状 当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年Do.M.N和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法—Contourlet变换[7，8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤。
在清华大学工程物理系就读是怎样的体验？ （本文全长约8000字，阅读完需15-20分钟）这个问题摆在时间线上好久了，看到很多我系同学都默默地关注了…
怎么用 Photoshop 把图片变清晰？ 相信大家都碰到过这样的问题：找到了一张心仪的图片打算用作素材/壁纸，结果发现这张图片的像素太低，画…
做机器视觉哪个软件好？ 本人视觉新生一枚，现在在做去年robocon的羽球双雄项目（羽毛球机器人），做视觉这一块，需要捕捉羽毛球…
翻译成中文，好心人帮下忙哦 Canny边缘检测的是一个相对较新优势检测算子，它具有良好的边缘监知测性能和已越来越广泛地应用于图像处理。在Canny算子具有良好的性能，同时检测步骤边缘。但是，检测阈值是固定的，它有可能导致理道顺而一些边缘检测的图像模糊边缘。因此，为了发现目标边界更多准确，图像预处理是必要的，第一次分裂图像分成若干子图象，然后选择不同阈值为每个子图像根据其实际情况，和动态阈值分割是图像处理根据阈值选定为每个子图像。根据实际应用，这是需要调整图片大小，以获得必要的规模，它应该是一版个可行的选项。在Canny算子是最好的经营者边缘检测步骤中的一阶权差分，这是更好的比普鲁伊特，Sobel算子和Laplacian算子的最低算法中的去噪能力，短缺是，它是可能会顺利一些边缘信息。有问题问我
