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Normalizetable.py 8211 Alternativas de normalización de matriz a la rarefacción Para realizar muchos análisis de abajo después de la selección de OTU (además de las pruebas de abundancia diferencial metagenomeSeq8217s fitZIG y DESeq OTU), la matriz de OTU debe normalizarse para tener en cuenta las sumas irregulares de columna (muestra) Modernas técnicas de secuenciación. Estos métodos intentan corregir también la composicionalidad. Rarefying arroja algunos datos rarificando a una suma constante y arrojando muestras de profundidad extremadamente baja. Incluso con estas nuevas técnicas de normalización, recomendamos arrojar muestras de baja profundidad (por ejemplo, menos de 1000 secuencias / muestra). DESeq / DESeq2 emite valores negativos para OTU más bajo y abundante como resultado de su transformación de registro. Para las métricas más ecológicamente útiles (por ejemplo UniFrac / Bray Curtis) esto presenta problemas. No existe una buena solución en este momento. Tenga en cuenta que uno se agrega a la matriz para evitar log (0). Se ha demostrado que los resultados de agrupamiento pueden depender en gran medida de la elección del pseudocount (por ejemplo, debería ser 0,01 en lugar de 1), para obtener más información, véase Costea, P. et al. (2014) 8220A comparación equitativa8221, Nature Methods. DESeq / DESeq2 también puede tener un tiempo de ejecución muy lento, especialmente para conjuntos de datos más grandes. En este script, implementamos DESeq28217s técnica de estabilización de varianza. Si utiliza estas alternativas para rarefying, recomendaríamos la transformación de metagenomeSeq8217s CSS (acumulación de escalado de suma) para las métricas basadas en abundancia. No se recomienda utilizar estos nuevos métodos con métricas de presencia / ausencia, por ejemplo, Jaccard binario o UniFrac no ponderado. Para más información sobre metagenomeSeq8217s CSS, véase Paulson, JN, et al. 8216 Análisis de abundancia diferencial para estudios de genes marcadores microbianos8217 Nature Methods 2013. Para DESeq, véase Anders S, Huber W. 8216 Análisis de expresión diferencial para datos de recuento de secuencias.8217 Genome Biology 2010. Para DESeq2, por favor, lea Love, MI et al. 8216Evaluación moderada del cambio de pliegue y dispersión de los datos RNA-Seq con DESeq2,8217 Genome Biology 2014. Si utiliza estos métodos, por favor CITE la referencia apropiada así como QIIME. Para cualquiera de estos métodos, el agrupamiento por profundidad de secuencia DEBE SER VERIFICADO PARA como una variable de confusión, p. Por coloración por secuencias / muestra en un diagrama de PCoA y ensayo de correlaciones entre abundancias de taxones y profundidad de secuenciación con p. Adonis en comparecategories.py. O observationmetadatacorrelation.py. Nota: Si la tabla BIOM de entrada contiene metadatos de observación (por ejemplo, metadatos de taxonomía para cada OTU), estos metadatos no se incluirán en la tabla BIOM normalizada de salida cuando se utiliza DESeq2. Cuando se utiliza CSS, los metadatos de taxonomía se incluirán en la tabla normalizada de salida, pero puede no estar en el mismo formato que la tabla de entrada (por ejemplo, 8220NA8221 se agregará para los niveles taxonómicos que faltan). Esta discrepancia se produce porque los paquetes R subyacentes utilizados para realizar la normalización almacenan metadatos de taxonomía en un formato diferente. Como solución, el comando 8220biom add-metadata8221 se puede utilizar para agregar los metadatos de observación originales a la tabla normalizada de resultados, si se desea. Por ejemplo, para incluir los metadatos de taxonomía originales en la tabla normalizada de salida, 8220biom add-metadata8221 puede utilizarse con la salida de archivo de asignación taxonómica de secuencia representativa asignada por taxonomy.py. Utilización: normalizetable.py opciones -i, - -inputpath Ruta de acceso al archivo BIOM de entrada (por ejemplo, la salida de OTU picking) o directorio que contiene archivos BIOM de entrada para el procesamiento por lotes REQUIRED if not passing -l -o, - -outpath Nombre de archivo de salida para Operación de un solo archivo o directorio de salida para el procesamiento por lotes REQUIRED if not passing -l -s, - -outputCSSstatistics Salida del archivo de estadísticas CSS. Este será un directorio para el procesamiento por lotes y un nombre de archivo para la operación de un solo archivo por defecto: False -z, - -DESeqnegativestozero Reemplace números negativos producidos por la técnica de normalización DESeq con ceros default: False -a, - -algorithm Algoritmo de normalización a aplicar a Introduzca la (s) tabla (es) BIOM. Default: CSS Las opciones disponibles son: CSS, DESeq2 -l, - - listalgorithms Mostrar los algoritmos de normalización disponibles y salir de default: Falsa tabla BIOM con recuentos normalizados. Normalización de un archivo CSS estándar: Normalizar un Otutable.biom bruto (no normalizado / no enrarecido) utilizando CSS: Archivo único DESeq2 Normalización de matriz: Descripción general La normalización se utiliza para convertir texto en un formulario único y equivalente. El software puede normalizar cadenas equivalentes a una secuencia en particular, como normalizar secuencias de caracteres compuestos en caracteres pre-compuestos. La normalización permite una clasificación y búsqueda más fácil del texto. Las API de normalización ICU admiten los formularios de normalización estándar que se describen con gran detalle en Unicode Technical Report 15 (Unicode Normalization Forms) y las secciones Normalization, Sorting y Searching del capítulo 5 del Unicode Standard. ICU también apoya operaciones adicionales relacionadas. Algunos de ellos se describen en la Nota Técnica 5 de Unicode (Equivalencia Canónica en Aplicaciones). Nueva API ICU 4.4 agrega la API Normalizer2 (en Java, C y C), reemplazando casi todas las API Normalizer. Hay un doc de diseño con muchos detalles. Toda la API antigua reemplazada se implementa ahora como un contenedor delgado alrededor de la nueva API. Aquí hay un resumen de las diferencias: Datos personalizados: La nueva API utiliza funciones no estáticas. Se puede crear una instancia Normalizer2 a partir de datos de normalización Unicode estándar, o desde un archivo de datos personalizado (específico de la aplicación) con datos personalizados procesados ​​por la nueva herramienta gennorm2. Entre los ejemplos de posibles datos personalizados se incluyen las asignaciones IDNA de UTS 46, la normalización del sistema de archivos MacOS X y una combinación de NFKC con plegado de casos (consulte la propiedad Unicode FCNFKCCclusión). Mediante el uso de un único archivo de datos y un único paso de procesamiento para combinaciones como el plegado de casos NFKC, se mejora el rendimiento para tales operaciones. NFKCCasefold: ICU 4.4 soporta la combinación de NFKC, plegado de casos y eliminación de caracteres ignorables que se introdujo con Unicode 5.2. El antiguo archivo de datos unorm.icu (utilizado en Java, fue codificado en la biblioteca común en C / C) ha sido reemplazado por dos nuevos archivos, nfc.nrm y nfkc.nrm. Si sólo se necesitan asignaciones de compatibilidad canónica o sólo, se puede eliminar el otro archivo de datos. También hay un nuevo archivo nfkccf.nrm para NFKCCasefold. FCD: La API antigua admite el procesamiento FCD sólo para datos NFC / NFD. Normalizer2 lo admite para cualquier archivo de datos, incluyendo NFKC / NFKD y datos personalizados. FCC: Normalizer2 opcionalmente soporta una composición contigua que es casi la misma que NFC / NFKC excepto que la forma normalizada también pasa la prueba FCD. Esto también es compatible con cualquier archivo de datos estándar o personalizado. Comprobación rápida: hay una nueva función spanQuickCheckYes () para una combinación optimizada de comprobación rápida y normalización. Filtered: La nueva clase FilteredNormalizer2 combina una instancia Normalizer2 con UnicodeSet para limitar la normalización a ciertos caracteres. Por ejemplo, la opción UNICODE32 de las API antiguas se implementa mediante un FilteredNormalizer2 usando un UnicodeSet con el patrón: age3.2 :. (En otras palabras, la normalización Unicode 3.2 ahora requiere los datos uprops.icu.) Facilidad de uso: En general, el cambio a un método de fábrica, de lo contrario funciones no estáticas, y múltiples archivos de datos, simplifica todas las firmas de función. Iteración: El soporte para la normalización iterativa ahora es proporcionado por funciones que prueban las propiedades de los puntos de código, en lugar de requerir un tipo particular de iterador de caracteres de ICU. De todos modos, la implementación antigua simplemente buscó los puntos de código y usó funciones equivalentes de prueba de punto de código. La nueva API también proporciona una variedad más amplia de tales funciones de prueba. Interfaces de cadena: En Java, los parámetros de entrada son ahora referencias de CharSequence y la salida es StringBuilder o Appendable. La nueva API no reemplaza algunas piezas de la API antigua: Las funciones de comparación de cadenas todavía se proporcionan sólo en la API antigua, aunque se vuelven a implementar con el nuevo código. Utilizan varias instancias de Normalizer2 (FCD y NFD) y por lo tanto son un ajuste pobre para la nueva clase Normalizer2. Si es necesario, un reemplazo modernizado que toma múltiples instancias de Normalizer2 como parámetros es posible, pero no planificado. La nueva API también utiliza los valores de retorno de QuickCheck antiguos. Sintaxis del archivo de datos La herramienta gennorm2 acepta uno o más archivos .txt y genera un archivo de datos binarios .nrm para Normalizer2.getInstance (). Para las opciones de la línea de comandos gennorm2, invoca gennorm2 --help. Gennorm2 comienza sin datos. Si desea incluir datos estándar de normalización Unicode, utilice los archivos en / source / data / unidata / norm2 /. Puede modificar uno de ellos o proporcionarlo junto con uno o más archivos adicionales que agreguen o eliminen asignaciones. Los datos Hangul / Jamo (mappings y ccc0) están predefinidos y no se pueden modificar. Las asignaciones en un archivo de texto pueden anular las asignaciones en archivos anteriores de la misma invocación gennorm2. Los comentarios comienzan con. El espacio en blanco entre fichas es ignorado. Los caracteres se escriben como puntos de código hexadecimales. La combinación de valores de clase se escriben como números decimales. En cada archivo, cada carácter puede tener como máximo una asignación y como máximo un valor ccc (clase de combinación canónica). Un valor ccc no debe ser 0. (ccc0 es el valor predeterminado). Una correlación bidireccional debe asignarse a una secuencia de exactamente dos caracteres. Una asignación unidireccional puede asignar a cero, uno, dos o más caracteres. La asignación a cero caracteres elimina el carácter original en normalización. La herramienta generadora aplicará cada mapeo recursivamente entre sí. Los grupos de asignaciones que están prohibidos por los algoritmos de normalización Unicode se informan como errores. Por ejemplo, si un carácter tiene una asignación bidireccional, ninguno de sus caracteres de asignación puede tener una asignación unidireccional. Unicode 6.1 Opcional versión Unicode (desde ICU 49 por defecto: uchar.h UUNICODEVERSION) 00E10061 0301 Mapeo bidireccional 00AAgt0061 Mapeo unidireccional 0300..0314: 230 ccc para un rango de punto de código 0315: 232 ccc para un único punto de código Es Es posible anular asignaciones de archivos de origen anteriores, incluida la eliminación de una asignación: Ejemplo29 Proceso Mejora el contraste de la imagen utilizando el estiramiento del histograma o la ecualización del histograma. Ambos métodos se describen en detalle en el estiramiento de contraste de referencia de procesamiento de imágenes hipermedia y la ecualización de histograma. Este comando no altera los valores de píxeles mientras Normalize. Ecualizar Histograma o Normalizar Todas las n Secciones (en el caso de pilas) no están marcadas. Píxeles saturados Determina el número de píxeles de la imagen que pueden saturarse. Aumentar este valor aumentará el contraste. Este valor debe ser mayor que cero para evitar que algunos píxeles periféricos causen que el estiramiento del histograma no funcione según lo previsto. Normalizar Si está marcada, ImageJ volverá a calcular los valores de píxeles de la imagen de modo que el rango sea igual al rango máximo para el tipo de datos o 0-1.0 para las imágenes de flotador. El tramo de contraste realizado en la imagen es similar a la opción lsquo Auto rsquo en la ventana Brightness / Contrast C, con la excepción de que con pilas, cada segmento de la pila se ajusta de forma independiente, de acuerdo con lo óptimo para esa rebanada solo Está desmarcada). El rango máximo es 0--255 para imágenes de 8 bits y 0--65535 para imágenes de 16 bits. Con pilas otra casilla de verificación, Normalizar todos los n cortes. se visualiza. Si se selecciona, la normalización se aplicará a todos los sectores de la pila. Tenga en cuenta que la normalización de las imágenes RGB no es compatible, por lo que esta opción no estará disponible en las pilas RGB. Ecualizar Histograma Si está marcada, ImageJ mejorará la imagen usando la ecualización de histograma 30. Cree una selección y la ecualización se basará en el histograma de esa selección. Usa un algoritmo modificado que toma la raíz cuadrada de los valores del histograma. Mantenga Alt para usar el algoritmo estándar de ecualización de histograma. Los parámetros de saturación de píxeles y normalización se ignoran cuando se comprueba el histograma de ecualización. Utilizar histograma de pila Si se selecciona, ImageJ utilizará el histograma de la pila en su lugar en vez de los histogramas de sectores individuales, que permiten realizar ajustes óptimos para cada sector. Esta opción puede ser especialmente relevante al realizar mejoras basadas en un ROI. 29.6 Ruido Utilice los comandos de este submenú para añadir ruido a las imágenes o eliminarlo. Convierte una imagen en blanco y negro. Si se ha establecido un umbral con la herramienta Tono de ajuste de imagen T, se muestra el cuadro de diálogo representado. El valor de la casilla de verificación Primer plano negro, fondo blanco refleja y establece el valor global de fondo negro de las opciones binarias del proceso Si no se ha establecido un umbral, el botón Hacer binario analizará el histograma de la selección actual o de toda la imagen si no se selecciona Presente y establecer un nivel de umbral automático para crear la imagen binaria (lsquoAsignación de umbral de umbral se muestra en la barra de estado, véase Umbral T). Con pilas se muestra el cuadro de diálogo Convertir a Máscara. Tenga en cuenta que para las imágenes y las pilas sin umbral Make Binary y Convert to Mask se comportan de manera similar. 29.8.2 Convertir a Máscara Convierte una imagen en blanco y negro. La máscara tendrá un LUT inversor (blanco es 0 y negro es 255) a menos que el fondo negro esté marcado en el cuadro de diálogo Opciones binarias del proceso. Si no se ha establecido un umbral, se calcularán los niveles de umbral automáticos (véase Binary). Tenga en cuenta que para las imágenes y las pilas sin umbral Make Binary y Convert to Mask se comportan de manera similar. Con pilas, se muestra el cuadro de diálogo representado. Calcular umbral para cada imagen Si se selecciona, se calcularán los niveles de umbral para cada segmento individual, de lo contrario se utilizará el umbral calculado de la rebanada actualmente visualizada para todas las rebanadas Fondo negro Define si el fondo es negro y el primer plano es blanco. Tenga en cuenta que el valor de esta casilla de verificación refleja y establece el valor de fondo negro global de Procesar opciones binarias 21 Creación de máscaras binarias Cuatro comandos ImageJ se pueden utilizar para crear máscaras binarias: Editar selección Crear Máscara Proceso Binario Convertir binario Convertir binario a máscara Ajuste de imagen Umbral T (Aplicar) De forma predeterminada, estos comandos producirán imágenes binarias con LUTs invertidos, de modo que el negro sea 255 y el blanco sea 0 (véase Invertir LUT). Este comportamiento se puede revertir si selecciona Antecedentes negros en Opciones binarias de proceso antes de ejecutar los comandos anteriores (es decir, no se utilizará una LUT inversora: el negro será 0 y el blanco 255). Esta opción se puede confirmar al ejecutar Hacer binario y Convertir a máscara en las imágenes de umbral. También se puede imponer al inicio (consulte Configuración y Preferencias). 29.8.3 Erode Elimina los píxeles de los bordes de los objetos en una imagen binaria. Utilice Filtros Mínimo para realizar la erosión en escala de grises en las imágenes sin umbral. 29.8.4 Dilate Añade píxeles a los bordes de objetos en una imagen binaria. Utilice filtros máximos para realizar la dilatación de escala de grises en imágenes sin umbral. 29.8.5 Abierto Realiza una operación de erosión, seguida de dilatación. Esto suaviza los objetos y elimina los píxeles aislados. 29.8.6 Cerrar-- Realiza una operación de dilatación, seguida de erosión. Esto suaviza los objetos y se llena en pequeños agujeros. El comando tiene un guión indirecto para diferenciarlo de Archivo Cerrar w. Genera un contorno de un píxel de objetos de primer plano en una imagen binaria. La línea se dibuja dentro del objeto, es decir, en los píxeles anteriores anteriores. 29.8.8 Relleno de agujeros Este comando llena los agujeros (4 - elementos de fondo conectados) en los objetos llenando el fondo 34. 29.8.9 Skeletonize Elimina repetidamente los píxeles de los bordes de objetos en una imagen binaria hasta que se reducen a formas de un solo píxel (esqueletos topológicos). Como se explica en 22: Skeletonize vs Skeletonize 3D. Hay varios algoritmos de esqueletización. ImageJ implementa un algoritmo de dilución de Zhang y Suen. Un algoritmo paralelo rápido para adelgazar patrones digitales. CACM 27 (3): 236-239, 1984, en el que una tabla de consulta indexa todas las 256 posibles configuraciones de vecindad para cada píxel de primer plano. El algoritmo calcula el número de índice para cada píxel del objeto y utiliza la tabla de búsqueda para decidir si el píxel es eliminable. Este proceso se repite hasta que no se puede eliminar ningún píxel. Cuando se habilita la depuración en Opciones de edición Misc. Skeletonize crea una animación documentando las iteraciones del algoritmo de dilución. 22 Skeletonize vs Skeletonize 3D Skeletonize3D es un plugin de ImageJ escrito por Ignacio Arganda-Carreras 35 que ofrece varias ventajas sobre Process Binary Skeletonize. El legacy skeletonization algoritmo de ImageJ: Skeletonize funciona sólo con imágenes binarias 2D. Skeletonize3D trabaja con imágenes y pilas 2D de 8 bits, esperando que la imagen sea binaria. Si no, Skeletonize3D considera que todos los valores de píxeles superiores a 0 son blancos (255). Mientras que Skeletonize se basa en el valor de fondo Negro en opciones binarias (vea 23: Interpretación de imágenes binarias), la salida de SkeletonizeD tiene siempre un valor de 255 en el esqueleto y 0 en píxeles de fondo, independientemente de la opción de fondo Negro. En Fiji. Skeletonize 3D ya está preinstalado como Plugins Skeleton Skeletonize (2D / 3D). En ImageJ, se puede descargar e instalar desde la página principal de Skeletonize3D. Proyecciones máximas (Image Stacks Z Project) de esqueletos producidos por Skeletonize (middle) y Skeletonize3D (derecha). La imagen de la izquierda es la proyección máxima de la pila original, File Open Samples Bat Cochlea Volume (19K). Los esqueletos topográficos pueden analizarse utilizando el complemento AnalyzeSkeleton. 29.8.10 Mapa de Distancia Genera un mapa de distancia Euclidiano (EDM) a partir de una imagen binaria 38. Cada píxel de primer plano de la imagen binaria se reemplaza por un valor de gris igual a la distancia de píxeles del píxel de fondo más próximo (para los píxeles de fondo, el EDM es 0). Los Ultimos Puntos. Las operaciones de Watershed y Voronoi se basan en el algoritmo EDM. El tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) de este comando se puede configurar en el cuadro de diálogo Opciones binarias. Tenga en cuenta que al seleccionar lsquo Sobrescribir rsquo o lsquo rsquo de salida de 8 bits, las distancias mayores que 255 se etiquetan como 255. 29.8.11 Ultimate Points Genera los puntos erosionados finales (UEPs) del mapa de distancia euclidiana (EDM, Una imagen binaria. Ultimate Eroded Points son los máximos de la EDM. En la salida, a los puntos se les asigna el valor EDM, que es igual al radio del círculo más grande que encaja en la partícula binaria, con la UEP como centro. El tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) de este comando se puede configurar en el cuadro de diálogo Opciones binarias. 29.8.12 Cuenca La segmentación de la cuenca es una manera de separar o separar automáticamente las partículas que tocan. Primero calcula el mapa de distancia euclidiano (EDM) y encuentra los puntos erosionados finales (UEPs). A continuación, dilata cada una de las UEP (los picos o máximos locales del EDM) tanto como sea posible hasta que se alcance el borde de la partícula, o el borde toque una región de otra (creciente) UEP. La segmentación de cuencas hidrográficas funciona mejor para objetos convexos lisos que no se superponen demasiado. Habilitar depuración en Opciones de edición Misc y el comando Cuenca creará una animación que muestra cómo funciona el algoritmo de cuenca (ver ejemplo en línea). Encuentre Maxima (salida de partículas segmentadas) para la segmentación de cuencas de imágenes en escala de grises. Esta instrucción transforma entre la pantalla lúdica la representación de las transformadas de Fourier con las frecuencias más bajas en el centro y los lsquonativersquo forman con las frecuencias más bajas en las cuatro esquinas. Los cuadrantes de intercambio intercambian los cuadrantes I con III y II con IV (en el sentido contrario a las agujas del reloj a partir de lsquoNortheastrsquo) para que los puntos cercanos al centro se muevan hacia el borde y viceversa. Otra forma de ver este comando es imaginar que la imagen se repite periódicamente y el origen se desplaza por el ancho 2 en x y por el alto 2 en la dirección y. Para las transformadas de Fourier, los cuadrantes de intercambio afectan sólo a la imagen visualizada, no a los datos reales de FHT. Por lo tanto, editar una imagen con cuadrantes intercambiables para filtrar o enmascarar puede dar lugar a resultados no deseados. 29.11 Filtros Este submenú contiene varios filtros 36 (incluidos los instalados por el comando Plugins Utilities Install Plugin). Para obtener más información sobre los filtros de imagen, consulte las palabras clave relacionadas (convolución, Gaussian, median, mean, erode, dilate, unsharp, etc.) en el índice Hypermedia Image Processing Reference. 29.11.1 Convolución ¿La circunvolución espacial que usa un kernel entró en un área de texto? Un núcleo es una matriz cuyo centro corresponde al píxel fuente y los otros elementos corresponden a píxeles vecinos. El píxel de destino se calcula multiplicando cada píxel de origen por su coeficiente de núcleo correspondiente y añadiendo los resultados. Si es necesario, la imagen de entrada se extiende efectivamente duplicando los píxeles del borde hacia fuera. No hay límite arbitrario para el tamaño del núcleo, pero debe ser cuadrado y tener un ancho extraño. Las filas en el área de texto deben tener el mismo número de coeficientes, las filas deben ser terminadas con un retorno de carro, y los coeficientes deben estar separados por uno o más espacios. Los núcleos se pueden pegar en el área de texto mediante Ctrl V. Comprobar Normalizar El kernel hace que cada coeficiente sea dividido por la suma de los coeficientes, preservando el brillo de la imagen. El kernel mostrado es un hatrdquo ldquoMexican de 9 9, que realiza tanto la suavización como la detección de aristas en una sola operación. Tenga en cuenta que los kernels se pueden guardar como un archivo de texto haciendo clic en el botón lsquoSave rsquo, que se muestra como una imagen utilizando la imagen de texto de importación de texto de archivo. Escalado a un tamaño razonable usando el tamaño de ajuste de imagen y trazado usando Analizar Trama de Superficie 29.11.2 Desenfoque Gaussiano Este filtro usa convolución con una función Gaussiana para suavizar 37. Sigma es el radio de decaimiento a e 0,5 (61), es decir, la desviación estándar () del Gaussiano (esto es lo mismo que en Adobe Photoshop, pero diferente de las versiones de ImageJ hasta 1,38q, en el que el radio era 2,5 (véase GaussianBlur Como todas las operaciones de convolución de ImageJ, se supone que los píxeles fuera de imagen tienen un valor igual al píxel del borde más cercano, lo que da mayor peso a los píxeles del borde que los píxeles dentro de la imagen, De modo que cuando se suaviza con un radio de desenfoque muy alto, la salida estará dominada por los píxeles de borde y especialmente por los píxeles de esquina (en el caso extremo, con un radio de desenfoque de, por ejemplo, 10 20. la imagen será Sustituido por el promedio de los cuatro píxeles de esquina). Para aumentar la velocidad, a excepción de los pequeños radios de desenfoque, las líneas (filas o columnas de la imagen) se reducen a escala antes de la convolución y se escalan a su longitud original a partir de entonces 29.11.3 Gaussian Blur 3D This Comando calcula un filtro paso bajo gaussiano tridimensional (3D) usando un Gaussiano 3-D. Funciona con pilas y Hyperstacks, pero no con una sola pieza de Color Composite Images. Consulte Gaussian Blur para obtener más información sobre los valores sigma. 29.11.4 Mediana Reduce el ruido en la imagen activa reemplazando cada píxel por la mediana de los valores de píxeles vecinos. 29.11.5 Media Suaviza la imagen actual reemplazando cada pixel por la media de vecindad. 29.11.6 Mínimo Este filtro efectúa la erosión en escala de grises reemplazando cada píxel de la imagen con el valor de píxel más pequeño en ese vecindario de píxeles. 29.11.7 Máximo Este filtro realiza la dilatación de escala de grises reemplazando cada píxel de la imagen con el valor de píxel más grande en ese vecindario de píxeles. 29.11.8 Unsharp Mask (Máscara de enfoque) Aumenta y mejora los bordes restando una versión borrosa de la imagen (la máscara de enfoque) del original. Unsharp enmascarar substrae una copia borrosa de la imagen y rescala la imagen para obtener el mismo contraste de grandes (baja frecuencia) estructuras como en la imagen de entrada. Esto es equivalente a la adición de una imagen filtrada de paso alto y así afila la imagen. Radio La desviación estándar (radio de desenfoque, ver Gaussian Blur) del desenfoque gaussiano que se resta. Aumentar el radio gaussiano de desenfoque aumentará el contraste. Máscara Peso Determina la intensidad del filtrado, por lo que MaskWeight 1 sería un peso infinito de la imagen filtrada pasa alto que se añade. Aumentar el valor del peso de la máscara proporcionará una mejora adicional del borde. 29.11.9 Desviación Destaca los bordes de la imagen reemplazando cada píxel por la varianza del vecindario. 29.11.10 Mostrar máscaras circulares Genera una pila que contiene ejemplos de las máscaras circulares utilizadas por la mediana. Significado Mínimo. Máximo. Y filtros de varianza para varios tamaños de vecindario. 29.12 Lote Este submenú permite la ejecución de comandos en una serie de imágenes sin intervención manual. Los comandos por lotes no son recursivos, es decir, se aplican a todas las imágenes de la carpeta de entrada elegida, pero no a sus subcarpetas. Sin embargo, una jerarquía de directorios puede ser transversal utilizando lenguaje de macro ImageJ (véase macro BatchProcessFolders). Tres aspectos críticos a tener en cuenta al realizar operaciones por lotes que modifican imágenes procesadas: Los archivos pueden ser sobrescritos fácilmente ya que el procesador por lotes reemplazará silenciosamente los archivos existentes con el mismo nombre. La carpeta de salida de destino debe tener suficiente espacio en disco para recibir las imágenes creadas. En el caso de formatos no nativos, las operaciones por lotes estarán influenciadas por el comportamiento del plugin o biblioteca del lector (ver Formatos no nativos). 29.12.1 Medir Este comando mide todas las imágenes de una carpeta especificada por el usuario, ejecutando el comando Analizar Medir m en todas las imágenes del directorio elegido. Obsérvese que las mediciones se realizan en imágenes sin umbral. En el caso de imágenes TIFF guardadas con selecciones activas, las mediciones se realizan en el ROI y no en toda la imagen. 29.12.2 Convert Batch convierte y / o redimensiona varias imágenes de una carpeta especificada. Entrada. Selecciona la carpeta de origen que contiene las imágenes a procesar. Salida. Selecciona la carpeta de destino donde se almacenarán las imágenes procesadas. Formato de salida Especifica el formato de salida que puede configurarse como TIFF, TIFF de 8 bits, JPEG, GIF, PNG, PGM, BMP, FITS, Imagen de texto, ZIP o RAW (consulte Tipos de imagen y formatos y archivo Guardar como submenú). Interpolación El método de remuestreo que se utilizará en caso de que el factor de escala no sea 1,00 (consulte Tamaño de imagen y escala de imagen E). Para obtener mejores resultados, el promedio de reducción de tamaño se selecciona automáticamente al reducir las imágenes. Factor de escala Especifica si las imágenes deben ser redimensionadas (consulte Escala de imagen E). 29.12.3 Macro Macro. Ejecuta una macro en una carpeta especificada. La última macro utilizada se almacena en el archivo /ImageJ/macros/batchmacro.ijm y se recuerda en todos los reinicios. Entrada. Selecciona la carpeta de origen que contiene las imágenes a procesar. Salida. Selecciona la carpeta de destino donde se almacenarán las imágenes procesadas. Tenga en cuenta que los archivos originales no se guardarán si este campo se deja vacío. Formato de salida Especifica el formato de salida que puede configurarse como TIFF, TIFF de 8 bits, JPEG, GIF, PNG, PGM, BMP, FITS, Imagen de texto, ZIP o RAW (consulte Tipos de imagen y formatos y archivo Guardar como submenú). Agregar código de macro Este menú desplegable contiene fragmentos de macro que se pueden combinar para crear la macro de proceso. Se pueden pegar otras instrucciones desde el grabador de macros o el editor de ImageJs mientras se abre el cuadro de diálogo 38. Las macros previamente escritas se pueden importar usando Open Cuando se edita la macro, tenga cuidado con cualquier declaración que pueda interferir con el funcionamiento normal del procesador por lotes (como las llamadas Close () o Open ()). Prueba Prueba la macro en la primera imagen de la carpeta de entrada (la imagen procesada se mostrará). Abrir Importa macros previamente escritas. Guardar Guarda la macro ensamblada. 29.12.4 Virtual Stack Este comando, que comparte la misma interfaz de Batch Macro. Macro (véase BatchProcesser.java), permite manipulaciones de pila virtual. P.ej. La recorte de una pila virtual se puede realizar ejecutando los siguientes pasos: Abrir una pila virtual Ejecutar Proceso Batch Pila virtual Seleccionar una carpeta de salida y formato de salida Seleccionar lsquo Recortar rsquo en el menú desplegable Agregar código de macro Edite el código de macro según sea necesario y presione El botón Test para verificar la macro Haga clic en Proceso para crear la pila virtual recortada Tenga en cuenta que las imágenes recortadas no se cargan en la memoria pero se guardan en el disco a medida que se recortan (consulte Pilas virtuales). 29.13 Calculadora de imágenes Realiza operaciones aritméticas y lógicas entre dos imágenes seleccionadas de los menús emergentes descritos en la tabla Operaciones de imagen. Image1 o Image1 y Image2 pueden ser pilas. Si ambos son pilas, deben tener el mismo número de rebanadas. Image1 y Image2 no tienen que ser del mismo tipo de datos o del mismo tamaño. Con imágenes de 32 bits (flotante), los píxeles resultantes de la división por cero se establecen en Infinito. O a NaN (Not a Number) si un pixel cero se divide por cero. El valor de división por cero puede redefinirse en Opciones de edición Misc Operación Selecciona uno de los trece operadores disponibles (consulte Operaciones de imagen). Crear nueva ventana Si está marcada, se crea una nueva imagen para contener el resultado. Si no se selecciona, el resultado de la operación se aplica directamente a Image1. Resultado de 32 bits (flotante) Si se selecciona, las imágenes de origen se convertirán en punto flotante de 32 bits antes de realizar la operación. Tabla 6 Operaciones de la calculadora de imágenes. En estos ejemplos, las imágenes de origen y de destino (escala de grises de 8 bits) se muestran con LUTs invertidos (Blanco 0 Negro 255) (consulte el submenú Tablas de búsqueda). Tenga en cuenta que los cálculos entre imágenes también se pueden realizar mediante copiar y pegar y el comando Editar control de pegado. 29.14 Restar Fondo Elimina fondos continuos suaves de geles y otras imágenes 39. Basado en el concepto del algoritmo lsquorolling ballrsquo descrito en Sternberg Stanley, Biomedical image processing, IEEE Computer. Jan 1983). Imagine que la imagen en escala de grises 2D tiene una tercera dimensión (altura) por el valor de la imagen en cada punto de la imagen, creando una superficie. Una bola de un radio determinado es rodada sobre el lado inferior de esta superficie, el casco del volumen alcanzable por la pelota es el fondo a ser restar. Figura 35 Proceso Substracto de fondo Este comando utiliza un paraboloidrsquo lsquosliding o un algoritmo lsquorolling ballrsquo heredado que puede usarse para corregir el fondo iluminado irregular como se muestra en los perfiles (Analizar Perfil de Trazado k) debajo de cada imagen. El radio de bolas de balanceo se debe establecer al menos en el tamaño del objeto más grande que no forma parte del fondo. Rolling Ball Radius El radio de curvatura del paraboloide. Como regla general, para imágenes de 8 bits o RGB debe ser al menos tan grande como el radio del objeto más grande de la imagen que no forma parte del fondo. Los valores mayores también funcionarán a menos que el fondo de la imagen sea demasiado irregular. Para las imágenes de 16 bits y 32 bits con intervalos de valores de píxeles diferentes de 0 a 255, el radio debe ser inversamente proporcional al rango de valores de píxeles (por ejemplo, para imágenes de 16 bits (valores de píxeles 0--65535), valores típicos de El radio son alrededor de 0.2 a 5). Fondo claro Permite el procesamiento de imágenes con fondo brillante y objetos oscuros. Colores separados (sólo imágenes RGB) Si no se selecciona, la operación sólo afectará al brillo, dejando intacto el tono y la saturación. Create Background (Dont Subtract) If checked, the output is not the image with the background subtracted but rather the background itself. This option is useful for examining the background created (in conjunction with the Preview option). Create Background can be also used for custom background subtraction algorithms where the image is duplicated and filtered (e.g. removing lsquoholesrsquo in the background) before creating the background and finally subtracting it with Process Image Calculator Sliding Paraboloid If checked, the lsquorolling ballrsquo is replaced by a paraboloid that has the same curvature at the apex as a ball of that radius. This option allows any value of the radius gt 0.0001 (the lsquorolling ballrsquo algorithm requires a radius of at least 1). The lsquosliding paraboloidrsquo typically produces more reliable corrections since the lsquorolling ballrsquo, a legacy algorithm (only kept for backward compatibility), is prone to edge artifacts. To reduce the computing time the lsquorolling ballrsquo algorithm downscales the image in a inconsistent way. The lsquosliding paraboloidrsquo algorithm does not use downscaling and thus produces no downscaling artifacts. Nevertheless, the lsquosliding paraboloidrsquo is also an approximation, since it does not use a de facto paraboloid (an exact implementation would require a great computing effort) but it rather slides parabolae in different directions over the image. Disable Smoothing For calculating the background (lsquorolling the ballrsquo), images are maximum-filtered (3 3 pixels) to remove outliers such as dust and then smoothed to reduce noise (average over (3 3 pixels). With Disable Smoothing checked, the unmodified image data are used for creating the background. Check this option to make sure that the image data after subtraction will never be below the background. 29.15 Repeat Command R Reruns the previous command. The Edit Undo and File Open commands are skipped.
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