Image j-программный пакет для анализа изображений




ImageJ — программа с открытым исходным кодом для анализа и обработки изображений.

ImageJ был создан с открытой архитектурой, которая обеспечивает расширяемость при помощи плагинов Java, а также записываемых макросов. Поскольку ImageJ реализован на языке Java, он отличается высоким быстродействием.

ImageJ позволяет отображать, редактировать, анализировать, обрабатывать, сохранять и печатать 8-битные, 16-битные и 32-битные изображения. Комплекс может читать многие форматы изображений, такие как TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS, а также raw форматы.

ImageJ поддерживает стеки — серии изображений, которые объединены в одном окне, а многопоточные трудоемкие операции могут выполняться на многопроцессорных системах в параллельном режиме.

В ImageJ можно вычислять площади, статистические показатели пиксельных значений различных выделенных областей интереса на изображениях, которые выделены вручную или при помощи пороговых функций. Комплекс может измерять расстояния и углы. Он может создавать гистограммы плотности и рисовать профили линий.

ImageJ поддерживает стандартные функции обработки изображений, такие как логические и арифметические операции между изображениями, манипуляции с контрастностью, свертки, Фурье-анализ, повышение резкости, сглаживание, обнаружение границ и медианный фильтр. Комплекс позволяет производить различные геометрические преобразования, такие как масштабирование, поворот или отражение. Комплекс поддерживает любое количество одновременно используемых изображений, ограничение связано только с объёмом доступной памяти [2].


1.3 Характеристики дисперсных материалов

Прежде чем приступить к определению размеров частиц, необходимо установить их форму. В простейшем случае частицы могут быть представлены сферической формой, однако высокодисперсные порошки и золи со сферическими частицами встречаются достаточно редко. Не часто можно встретить и частицы правильной геометрической формы: цилиндр, куб, параллелепипед и др.

Под размером частицы обычно понимают ее диаметр. С помощью этой величины однозначно можно охарактеризовать лишь частицы, имеющие сферическую форму.

В качестве одной из характеристик полидисперсной системы часто применяют средний диаметр частиц системы или ее фракции. Именно средний диаметр используют для оценки удельной поверхности частиц, а также при расчетах параметров технологических процессов и оборудования.

Возможны различные способы усреднения размеров частиц. Вид усреднения зависит от используемого метода дисперсионного анализа, вследствие чего найденные различными методами значения средних размеров частиц могут не совпадать.

Наиболее часто используются следующие виды усреднения размеров частиц в полидисперсных системах [3]:

Среднечисленный диаметр соответствует диаметру частиц такой монодисперсной системы, у которой при том же числе частиц одинаковая сумма диаметров, что и в данной дисперсной системе

dn= d i = , (1)

где n i – число частиц в i-ой фракции (диаметром di); – суммарное число частиц в системе; – численная доля i-ой фракции

В отсутствии данных о средних размерах частиц, найденных с использованием разных методов усреднения, для характеристики степени полидисперсностной исследуемой системы может использоваться коэффициент вариации:

Kn= ×100%, (2)

Где – стандартное отклонение, которое характеризует широту распределения частиц по размерам.

Стандартное отклонение может быть определено на основе тех же исходных данных, что и средний размер частиц. Например, стандартное отклонение для среднечисленного диаметра рассчитывается по следующему соотношению:

Обычно система рассматривается как монодисперсная, если коэффициент вариации составляет менее 5 % (или, как максимум, 10 %).



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-11-19 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: