径向对称

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下载

土耳其估价插件可以从update site下载。之后将会出现在“估价本地化”下的“插件”菜单中。

来源代码可在Github上获取，也请在那里发布功能请求和错误报告。

引文

请注意，斐济提供基于书籍的高精度插件。如果您成功用于其研究，请引用我们的工作：

## 简介高精度定位插件使用户能够以超高分辨率的精度找到 smFISH 点。该软件专为不同类型的推理和设计，适用于 2D/3D 图像以及时间维度。该插件基于此[paper](http://www.nature.com/nmeth/journal/v9/n7/full/nmeth.2071.html)。然而，使该插件真正能够高效使用强大的异常值删除功能。这使得搜索算法在处理噪声图像时更加稳定，并有助于解决多个对象各自相邻的情况。 ## 详细教程使用该包装由几个步骤组成。请注意，这只是关于如何在兄弟姐妹或少数标准情况下使用该包的建议。基本设置如下： \- 使用珠子图像求解 z 缩放与 x/y 缩放有何不同。 \- 以交互模式运行程序来调整特定数据集的参数。 \- 以手动模式（甚至使用 ImageJ 宏以批处理模式）运行程序来处理数据。 ** 修复图像各向异性 ** 由于z轴的分辨率可能比x和y轴的分辨率差很多因此，我们应该对此进行校正。因此，我们将使用在与正常（）数据图像相同的条件下使用相同显微镜采集的珠子图像。打开带有珠子的图片，然后导航到“插件”>“高精度定位”>“计算各向异性系数”。您将看到对话框窗口：

选择要检测的图像并将“高斯拟合”设置为检测方法。您还可以尝试使用径向对称作为检测方法，但在这种情况下高斯拟合会给出更好的结果。点击“确定”后，您将看到2个窗口：

调整“Sigma”和“阈值”值，以便仅检测到珠子。完成后 – 按“完成”按钮。根据珠子的数量，计算可能需要一些时间。该程序将计算相应的各向异性系数，该系数基本上显示了我们应该如何在 z 轴上估算物体以使它们看起来更真实。相应的各向异性值将显示在日志窗口中，并自动跳转到下一步。重要：如果您没有珠子图片，可以跳过此步骤。即使使用各向异性系数的默认值，该插件也能完成不错的工作。 ** 定位点 ** 有两种不同的图像处理模式：交互式和手动。交互模式用于调整参数以进行进一步的数据集处理。它还提供调整大型数据集自动处理参数所需的视觉反馈。 ** 交互模式：** 打开图像并导航到“高精度定位”>“高精度”下的“插件”菜单。将弹出窗口。

确保选择正确的图像。您必须在那里设置一些常规参数。让我们快速浏览一下它们：由于我们不知道数据集的最佳参数，因此我们将“参数模式”设置为“饮料”。计算： \- 'RANSAC' 规定是否要使用发票估价，带或不带发票的异常价值。 \-“高斯完善”定义是否要对检测到的每个点执行高斯完善算法。勾选此选项将提供更精确的强度值，但同时可能会显着减慢计算速度。如果此框保持未选中状态，将使用线性插值来查找强度值。 \-“各向异性系数”定义 z 分辨率与 x/y 分辨率的误差程度。如果您之前运行“计算各向异性系数”插件，该参数将自动设置。一般来说，1.0 给出合理的结果。警告：如果您正在处理 2D 数据，您希望看到此结果。可视化： \-“RANSAC 区域”显示终极图像，我们用于解决区域搜索的聚集。 \-“检测重力”显示检测到的点的3D重力。设置完成后，按“确定”按钮。之后您将看到多张。高分数窗口来调整相应的参数。该窗口对于消除错误的预检测是必要的。一般来说，我们可以跳过这一部分，但计算会耗费太多时间。调整参数，防止出现过多的错误检测。但也不要试图修复所有它们——它们无论如何都会在下一个计算步骤中被丢弃。

RANSAC 窗口是整个插件的“主”窗口。因此，我们在这里对参数进行更详细的解释。

“支持区域半径”定义了我们正在寻找的点的半径。您可能想使用此参数。有时，同时增加半径和减少内点比率很有用。 “内点部分”定义了支持模型的像素部分。简单地说，应该“属于”当前点的像素部分。减少检测次数，您将得到更多的错误检测。 '最大差距' 移动时，您将看到两个图像中的更新。 multipe-dots-interactive-dog-rs-roi