ImageJ(图像处理软件)最新版 v1.8.0

ImageJ最新版是一款基于java语言下优秀的开源图像处理软件，支持在Windows，Linux和mac等各大不同系统中运行。另外，其在生物及医学图像分析中应用最为广泛，熟悉利用该软件卓越的功能分析各种实验数据，会有意想不到的收获。像是平时常见的png、GIF、jpeg、TIFF、bmp等图片格式都能在该软件中编辑，显示，分析和处理。该软件功能强大，除了基本的图像旋转，变形，放大，变平滑以外，还能对图像区域和像素进行统计。另外扩展一点，Fiji是ImageJ的衍生版，关系就跟Ubuntu和Linux的一样。其两者的区别就在于FIJI里面自动包含了各种插件，而ImageJ需要手动去安装插件，自动安装的必然方便但占用的内存也会更大，那些用不到的插件下载了也就浪费了，这就可以选择手动下载常用的插件，节约更多的内存空间。这款软件最大的好处就是完全免费！配合QuickTime Pro软件使用很多情况下可以代替收费的Image-Pro Plus。Bio7、BoneJ、TrakEM2等相对大型的软件都是基于它来开发的。需要的小伙伴欢迎下载~

ImageJ安装教程

1、将在本站下载的官方版软件包解压就能看到下面这个界面，如图：

2、双击ImageJ.exe文件。

功能特点

1、无处不在：软件是用Java编写的，它允许在32位和64位模式下运行在Linux、Mac OS X和Windows上。
2、开放源代码：本程序及其Java源代码在公共领域中是免费的。无需许可证。
3、用户社区：软件拥有一个庞大且知识渊博的全球用户社区。超过1700名用户和开发人员订阅了邮件列表。
4、宏：使用宏自动执行任务并创建自定义工具。使用命令记录器生成宏代码，并使用宏调试器进行调试。软件网站上有300多个宏可用。
5、插件：通过使用Image J的内置文本编辑器和Java编译器开发插件来扩展Image J。有500多个插件可用。
6、工具箱：使用软件作为图像处理工具包（类库）来开发小程序、servlet或应用程序。
7、速度：Image J是世界上最快的纯Java图像处理程序。它可以在0.1秒内过滤2048x2048图像（*），这是每秒4000万像素！
数据类型：8位灰度或索引颜色、16位无符号整数、32位浮点和RGB颜色。
8、文件格式：打开并将所有支持的数据类型保存为TIFF（未压缩）或原始数据。打开并保存gif、jpeg、bmp、png、pgm、fits和ascii。打开DICOM。使用URL打开TIFF、GIF、JPEGS、DICOM和原始数据。使用插件打开并保存许多其他格式。
9、图像显示：提供了缩放（1:32到32:1）和滚动图像的工具。所有的分析和处理功能都在任何放大系数下工作。
10、选择：创建矩形、椭圆形或不规则区域选择。创建线条和点选择。编辑选择并使用魔杖工具自动创建它们。绘制、填充、清除、过滤或测量选择。保存所选内容并将其传输到其他图像。
11、图像增强：支持8位灰度和RGB彩色图像的平滑、锐化、边缘检测、中值滤波和阈值处理。以交互方式调整8、16和32位图像的亮度和对比度。
12、几何运算：裁剪、缩放、调整大小和旋转。垂直或水平翻转。
13、分析：测量选择或整个图像的面积、平均值、标准偏差、最小值和最大值。测量长度和角度。使用真实世界的测量单位，如毫米。使用密度标准进行校准。生成柱状图和剖面图。
14、编辑：剪切、复制或粘贴图像或选定内容。使用AND、OR、XOR或“混合”模式粘贴。向图像添加文本、箭头、矩形、椭圆或多边形。
15、颜色处理：将32位彩色图像分割为RGB或HSV组件。将8位组件合并为彩色图像。将RGB图像转换为8位索引颜色。将伪调色板应用于灰度图像。
16、堆叠：在单个窗口中显示相关图像的“堆栈”。使用单个命令处理整个堆栈。以堆栈形式打开图像文件夹。将堆栈保存为多图像TIFF文件。

软件特色

1、可运行于Microsoft Windows，Mac OS，Mac OS X，Linux，和Sharp Zaurus等多种平台。
2、软件能够显示，编辑，分析，处理，保存，打印8位，16位，32位的图片。
3、支持绝大部分图片格式，包括TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS等多种格式。
4、它支持图像栈功能，即在一个窗口里以多线程的形式层叠多个图像， 并行处理。
5、软件可以进行丰富的基本图像操作， 比如缩放，旋转， 扭曲， 平滑处理外等。
6、能进行图片的区域和像素统计， 间距角度计算， 能创建柱状图和剖面图，进行傅里叶变换。
7、软件是一个开放结构的软件，基于java的公共的图像处理软件， 支持用户自定义插件和宏。
8、自带编辑器， 并且导入了java的编译器，实现了简单的IDE功能，用户可直接进行图像处理。

ImageJ使用教程

1、在描述不同情况下，细胞之间的荧光强度变化时，通常会将两者作一个比值，得到荧光比率图，从而可以直观地观察到空间上的变化情况

2、以FRET(Fluorescence resonance energy transfer)图像为例，通过将FRET图像(YFP)与Donor图像(CFP)作比值，可以观察蛋白之间相互作用的位置：

3、去除背景:首先去除目标信号以外的背景，这一步本质是将细胞与背景分割开来。
a）利用运用Threshold选中细胞（Image -> Adjust -> Threshold）

b）得到选取区（Edit -> Selection -> Create Selection）

c）清除选取区之外的信号（Edit -> Clear Outside）
在两个channel的原图上选中该ROI，然后清除选取区之外的信号，即背景：

4、计算比值：
a）利用Image Calculator计算两张图的比值（Process -> Image Calculator）：

b）从而得到比率图：

5、添加伪彩与Calibration Bar：
a）添加伪彩（Image -> Lookup Tables -> Spectrum）；这里添加Spectrum样式的伪彩，可以适当调节对比度（Image -> Adjust -> Brightness/Contrast）

b）生成Calibration bar（Analyze -> Tools -> Calibration Bar）；这里Calibration bar可以不直接添加到图像上，可以单独生成，然后在Figure排版时添加：

c）将比率图转为RGB格式（Image -> Type -> RGB color）；转为RGB后，如果背景想要是黑色，可以重复（Edit -> Clear Outside）去掉背景这一步骤，这里需要注意后景色需要是黑色：

d）最后得到：

通过该图像配合Calibration Bar，即可蛋白相互作用的区域进行定位。