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imageJ绘图 | 重新认识您的图片
你真的认识你需要处理的图像吗？
你肯定会说：我肯定认识我的图像，它是某种细胞，某种颜色是某种结构等等。
这看似是一个幼稚，且没有意义的问题。但如果我换一个角度问：
你需要处理的图像的长宽高、分辨率、颜色模式、颜色通道、单位、像素分布分别是多少？
从图像的各种信息角度出发，即使只是一个简单的细胞，你还真正认识它吗？
通常一张储存在计算机上的图片，会包含两部分的信息：
- 图像信息(Image data)，即像素值。
- 图像的背景信息(Metadata)，例如尺寸，图像类型，位深，像素大小和显微镜设置等。
虽然Metadata不如图像像素直观，但了解一张图片的Metadata，对后期处理是十分必要的。
这一篇作为介绍ImageJ的基本功能篇，就为大家介绍怎么换一个角度看图像，得到图像更加丰富的信息。这些信息不论是在处理图像，还是在论文投稿中都是十分重要的，值得我们重视和学习。
一、得到图像的基本信息（长宽高、分辨率、颜色模式、颜色通道、比例尺单位）
1、打开ImageJ自带的样例（File->Open Samples->Fluorescent Cells）
图片的左上角边框其实已经包含了一些信息，右下角有提示怎么查看图片信息。
2、打开图片信息（Image->Show Info...）
首先出现的是样例的说明，这是什么细胞，每种颜色分别染了什么蛋白，以及一些操作提示。
最关键的是下面这些信息：
从这里可以读出很多信息：包括长宽高（512像素*512像素，说明没有设定比例尺）、颜色模式（RGB模式）、像素格式（8-bit）、颜色通道（三个通道）、图片地址（URL）等。
但肯定有同学要问了，这张图片的实际分辨率是多少，是多少dpi呢？
首先，图像分辨率是由横向像素量x纵向像素量来表示的。例如，上面的样例图片分辨率是512x512，也就是说这张图片在屏幕上不断放大，水平方向有512个像素点（色块），垂直方向有512个像素点（色块）。
dpi（Dots per inch）表示每英寸长度内的像素点数，是衡量打印机等设备分辨率的基本单位。投稿时经常会遇到，投稿的图片需要至少300dpi，而通常我们的图片默认是72dpi，打印出来不够清晰：
所以投稿或者打印时一定要更改dpi，因为就算我们的图像分辨率再高，如果只有72dpi（每英寸有72个像素点），最后印刷出来的图片也是不够清晰的。
以我们上面的图像为例，如果要用300dpi打印上面的样例图片，这张图片可以打印多大呢？
（512/300）x（512/300）=1.7 inch x 1.7 inch ≈ 4.3 cm x 4.3 cm
如果要保持更高的dpi，例如600dpi进行打印，那么打印出来的图像尺寸就会变成300dpi的一半，即0.853 inch x 0.853 inch。
3、在ImageJ中可以快速调节图片的dpi（Image->Adjust->Scale to DPI）
弹出下面的界面：
ImageJ默认选择600dpi，可以根据需求进行调节：
这时候再查看图片信息（ImageJ->Show Info...），可以看到出现了现有的dpi信息：
4、查看通道、切片及单位（ImageJ->Properties...）
打开MRI样例（File->Open Samples->MRI Stack），可以看到这一图像只有单个通道，有27个切片，以及比例尺单位（也可以在这里设置比例尺）。
二、得到图像的灰度分布
1、Analyze->Histogram
还是以上面的荧光照片为例，点击live，拖动滑块即可得到不同通道的灰度分布，其中包含了灰度值的最大值（255-纯黑）、最小值（0-纯白），以及平均值。
2、Analyze->Surface Plot
以树叶为例（File->Open Samples->Leaf）：
打开Surface Plot，会出现报错，需要先把图像转换成8-bit，再打开Surface Plot，会出现下面的三维坐标系：
长宽分别代表x和y轴，z轴为灰度值，可见在尺子和树叶处出现了明显的“凹陷”，但是这图片是不可以旋转的，如果想要得到旋转的图，需要使用3D Surface Plot。
3、Analyze->3D Surface Plot
这种三维坐标系能更加清楚和直观地看到，图像的像素分布以及灰度分布情况，就能发现更多的细节。
上面这些方法是不是很炫酷呢？
这样观察你的图像可以获得更多的信息，对自己的图像有更深一步的理解。
这不仅仅对以后配图或论文投稿有所帮助，也可以进一步理解图像处理的原理。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58654242
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