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Java图像处理最快技术：ImageJ 学习第一篇

2024-07-03 18:18:02   223人阅读

ImageJ是世界上最快的纯Java的图像处理程序。它可以过滤一个2048x2048的图像在0.1秒内（*）。这是每秒40万像素！ImageJ的扩展通过使用内置的文本编辑器和Java编译器的ImageJ的开发插件。500多插件可用。
数据类型：8位灰度或索引色，16位无符号整数，32位浮点和RGB色彩。
文件格式：读写所有支持的数据类型为TIFF（非压缩）或原始数据。打开和保存GIF，JPEG，BMP，PNG，PGM，FITS和ASCII。打开DICOM。使用URL打开的TIFF、GIF文件、JPEG文件、DICOMs和原始数据。也可以扩展许多其他格式 的插件。
图像增强：支持平滑，锐化，边缘检测，中值滤波和阈值的8位灰度和RGB彩色图像。交互方式调整亮度和8位，16位和32位图像的对比度。
几何操作：裁剪，缩放，调整大小和旋转。翻转垂直或水平。
分析：测量面积，平均值，标准偏差，最小的选择和最大或整个图像。测量长度和角度。使用现实世界中的度量单位，如毫米。校准使用密度标准。生成柱状图和剖面图。
色彩处理：分裂一个32位彩色图像转换成RGB或HSV分量。合并8位组件成彩色图像。RGB图像转换为8位索引颜色。应用伪彩色调色板为灰度图像。

基于ImageJ的项目有、CellProfiler（细胞图像分析）、idoimaging（医学影像）、ImageSurfer（3D可视化和分析）、MIPAV（3D成像和可视化）、NITRC（神经影像学工具和资源）等。
下面对ImageJ的编程基础介绍一下。
一、ImageJ的图像剖析
ImageJ的 图像由三个部分组成：
1、ImageProcessor对象实例：持有并提供了访问像素的方法。
2、Image对象实例：即java.awt.Image画在屏幕上。
3、ImagePlus对象实例：包括所有的元数据（标题，属性）、ImageProcessor和Image。
ImageJ的 图像堆栈由四部分组成：
1、ImageStack对象实例：持有像素阵列的阵列（LUT变化通过临时实例StackProcessor）
2、Image对象实例：即java.awt.Image画在屏幕上。
3、ImageProcessor对象实例：提供访问当前切片像素。
4、ImagePlus对象实例：持有ImageStack、ImageProcessor和Image。

使用堆栈时，要谨记以下几点：
1、ImagePlus的ImageProcessor实例在任何调用setSlice（INT）时都由它的像素替换对象。
2、ImageStack.getProcessor（int）在每次调用时都返回一个新的ImageProcessor，是 一个消耗大的操作。
3、ImagePlus的java.awt.Image中在每次调用setSlice（int）时被更新。

当ImagePlus调用updateAndDraw（）时重新创建 java.awt.Image对象。如果你想改变被反映当前显示在屏幕上的图像，必须修改的像素之后调用updateAndDraw（）。

二、创建图像
    1、创建一个图像（详细）
int width = 400;  
int height = 400;  
ImageProcessor ip = new ByteProcessor(width, height);  
String title = "My new image";  
ImagePlus imp = new ImagePlus(title, ip);  
imp.show();  

    有几个ImageProcessor类，每个都有自己专门的构造函数。ByteProcessor，ShortProcessor，FloatProcessor和ColorProcessor。
    2、创建一个图像（简单方式）

        new ImagePlus("My new image", new ByteProcessor(400, 400)).show(); 

    3、创建任意数量任何类型的
         A、一个简单的8位的400x400像素的灰度图像
ImagePlus imp = IJ.createImage("My new image", "8-bit black", 400, 400, 1);
imp.show();
// or, without getting back a reference:
IJ.newImage("My new image", "8-bit black", 400, 400, 1);
B、堆栈的400×400像素的10色图片
ImagePlus imp = IJ.createImage("My new image", "RGB white", 400, 400, 10);  
imp.show();  
// again, without getting back a reference:  
IJ.newImage("My new image", "RGB white", 400, 400, 10); 
三、销毁图像
调用flush()将释放所使用的ImagePlus所有内存资源。
ImagePlus imp = ...  
imp.flush();  

注意：如果你持有一个从ImagePlus.getProcessor（）方法获得ImageProcessor。即ImageProcessor的像素数组指针将被设置为null。你应该改为调用ImageProcessor的duplicate（），或直接通过getPixels（）得到它的像素，并把它们存储在相同的尺寸的新ImageProcessor。

同样，java.awt.Image中获取自己的flush（）方法调用也是如此。
四、打开图像
    所有方法都围绕着ij.io.Opener类展开。
    1、高层次的方式，从文件或URL

ImagePlus imp = IJ.openImage("/path/to/image.tif");  
imp.show();  
  
ImagePlus imp = IJ.openImage("http://www.example.org/path/to/image.tif");  
imp.show();  
  
// Without getting back a pointer, and automatically showing it:  
IJ.open("/path/to/image.tif");  
// Same but from an URL  
IJ.open("http://www.example.org/path/to/image.tif"); 

    2、从文件打开
Opener opener = new Opener();  
ImagePlus imp = opener.openImage("/path/to/image.tif");  
imp.show();  
    3、从URL打开
Opener opener = new Opener();  
ImagePlus imp = opener.openImage("http://www.example.org/path/to/image.tif");  
imp.show(); 

以上注意URL 包含http://如何的自动检测并正确解析。如果需要，可以直接调用：
ImagePlus imp = opener.openURL("http://www.example.org/path/to/image.tif");  

五、编辑像素
1、运行ImageJ命令方式，这是一个高层次的方法，像素可以通过调用ImageJ的命令编辑图像：
ImagePlus imp = ...  
// Making a binary image  
IJ.run(imp, "Convert to Mask", ""); // "" means no arguments  
  
// Resizing, opens a copy in a new window (the ‘create‘ command keyword)  
IJ.run(imp, "Scale...", "x=0.5 y=0.5 width=344 height=345 interpolate create title=[Scaled version of " +imp.getTitle() + "]");  
  ...  
任何ImageJ命令可能被应用。你可以找出哪些命令来使用，哪些参数通过运行插件，并手动调用的ImageJ打开的图像上的菜单命令。
2、中级层次编辑方式：ImageProcessor（ROIs/selections）
在图像上绘制或填充ROI（感兴趣区域）：
ImagePlus imp = ...  
ImageProcessor ip = imp.getProcessor();  
  
// Assuming 8-bit image  
  
// fill a rectangular region with 255 (on grayscale this is white color):  
Roi roi = new Roi(30, 40, 100, 100); // x, y, width, height of the rectangle  
ip.setRoi(roi);  
ip.setValue(255);  
ip.fill();  
  
// fill an oval region with 255 (white color when grayscale LUT):  
OvalRoi oroi = new OvalRoi(50, 60, 100, 150); // x, y, width, height of the oval  
ip.setRoi(oroi);  
ip.setValue(255);  
ip.fill(ip.getMask()); // notice different fill method  
                       // regular fill() would fill the entire bounding box rectangle of the OvalRoi  
// The method above is valid at least for PolygonRoi and ShapeRoi as well.  
  
  
// draw the contour of any region with 255 pixel intensity  
Roi roi = ...  
ip.setValue(255);  
ip.draw();  
  
// update screen view of the image  
imp.updateAndDraw();  

3、ROIs的一些事情：
A、有很多selection/ROI类型：Roi（矩形之一，也是所有其它类型的父类），Line, OvalRoi, PolygonRoi, PointRoi, FreehandRoi, ShapeRoi, TextRoi。另外有一些子类型，如PolygonRoi里的POLYGON、POLYLINE 类型。
B、大部分的ROI是用于编辑图像非常有用; 一些用于图像分析（Line，PointRoi，TextRoi）。
C、最强大的ROI是ShapeRoi：java.awt.geom.GeneralPath支持它，它能够存储任意数量的任何形状的不连续区域的。
D、ip.fill(ip.getMask())方法是最安全的，可在各种场合使用，只需要检查ImageProcessor的mask通过getMask()返回的不为null。

旋转，翻转和缩放图像（或者ROI）
ImagePlus imp = ...  
ImageProcessor ip = imp.getProcessor();  
  
ip.flipHorizontal();  
  
ip.flipVertical();  
  
ip.rotateLeft();  
  
ip.rotateRight();  
  
// rotate WITHOUT enlarging the canvas to fit  
double angle = 45;  
ip.setInterpolate(true); // bilinear  
ip.rotate(45);  
  
// rotate ENLARGING the canvas and filling the new areas with background color  
double angle = 45;  
IJ.run(imp, "Arbitrarily...", "angle=" + angle + " grid=1 interpolate enlarge");  
  
// scale WITHOUT modifying the canvas dimensions  
ip.setInterpolate(true); // bilinear  
ip.scale(2.0, 2.0); // in X and Y  
  
// scale ENLARGING or SHRINKING the canvas dimensions  
double sx = 2.0;  
double sy = 0.75;  
int new_width = (int)(ip.getWidth() * sx);  
int new_height = (int)(ip.getHeight() * sy);  
ip.setInterpolate(true); // bilinear  
ImageProcesor ip2 = ip.resize(new_width, new_height); // of the same type as the original  
imp.setProcessor(imp.getTitle(), ip2); // UPDATE the original ImagePlus  
  
// update screen view of the image  
imp.updateAndDraw();  
ImageProcessor类提供了绘制线条、文字和点等。看看在ImageProcessor的API。

4、低层次的编辑方式：像素数组
ImagePlus imp = ...  
ImageProcessor ip = imp.getProcessor();  
  
// Editing the pixel array  
if (imp.getType() == ImagePlus.GRAY8) {  
    byte[] pixels = (byte[])ip.getPixels();  
    // ... do whatever operations directly on the pixel array  
}  
  
// Replacing the pixel array: ONLY if same size  
if (imp.getType() == ImagePlus.GRAY8) {  
    int width = ip.getWidth();  
    int height = ip.getHeight();  
    byte[] new_pixels = new byte[width * height];  
    // set each pixel value to whatever, between -128 and 127  
    for (int y=0; y<height; y++) {  
        for (int x=0; x<width; x++) {  
            // Editing pixel at x,y position  
            new_pixels[y * width + x] = ...;  
        }  
    }  
    // update ImageProcessor to new array  
    ip.setPixels(new_pixels);  
}  
  
// Replacing the pixel array but of different length: for example, to resize 2.5 times in width and height  
int new_width = (int)(ip.getWidth() * 2.5);  
int new_height = (int)(ip.getHeight() * 2.5);  
ImageProcessor ip2 = ip.createProcessor(new_width, new_height); // of same type  
imp.setProcessor(imp.getTitle(), ip2);  
  
if (imp.getType() == ImagePlus.GRAY8) {  
    byte[] pix = (byte[])imp.getProcessor().getPixels(); // or ip2.getPixels();  
    // .. process pixels ...  
    for (int y=0; y<height; y++) {  
        for (int x=0; x<width; x++) {  
            // Editing pixel at x,y position  
            new_pixels[y * width + x] = ...;  
        }  
    }  
}  
  
// DON‘T forget to update the screen image!  
imp.updateAndDraw();  
如果要显示的ImagePlus，更新图像只有必须的，

六、保存图像
1、高层次的方式
ImagePlus imp = ...  
IJ.saveAs(imp, "tif", "/path/to/image.tif");  
  
// or by using the file format extension:  
IJ.save(imp, "/path/to/image.tif");
    
很多格式都支持。在IJ类里搜索方法"saveAs"
2、通过FileSaver类
ImagePlus imp = ...  
new FileSaver(imp).saveAsTiff("/path/to/image.tif"); 
该FileSaver类有更多的选择：saveAsTiffStack，saveAsJpeg，saveAsPng，saveAsGif ...等。


这算是ImageJ入门第一篇，介绍一些基本操作，它的扩张机制和实现方式都很值得研究。希望更多的人参与进来。


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