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本页描述的是一个无人维护的插件！虽然插件和文档仍然可以使用，但没有人承诺修复错误或回复有关它的支持问题。您可以尝试向社区求助，但效果可能因人而异。

As this plugin is no longer maintained… you can check out ImageJ Ops for Ridge Detection algorithms.

目的

该插件实现并扩展中描述的脊/线检测算法：

Steger, C., 1998。曲线结构的无偏检测器。IEEE模式分析和机器智能汇刊，20(2)，第113–125页。

它与堆栈一起使用，是空闲的，具有预览模式并且能够解决重叠线。它依赖于apache-commons-lang 3库。对于ImageJ，其复制到plugins/jars中。

示例

Cnt ridge detection original Cnt ridge detection example

此示例展示了该插件在碳纳米管图像上的应用（Sigma = 1.5，下阈值 = 1.3，上阈值 = 7）。

参数选择

必须指定三个参数。这些是强制参数。可选参数可用于估计强制参数

强制参数

西格玛：确定导数的西格玛。这取决于线宽。

下阈值： 缓慢阈值下限。响应小于此阈值的线路点将被拒绝。

上限阈值：上限缓慢阈值。接受响应大于此阈值的点。如果连接到接受的点，则响应低于此阈值但下一个阈值的点被接受。

暗线：（真/假）此参数确定是否提取暗线或亮线。

可选参数

以下为估计强制参数的可选参数：

线宽 (\(w\))：线直径（以像素为单位）。它通过以下方式估计强制参数“Sigma”：

\[\sigma=\frac{w}{2\sqrt{3}}+0.5\]

高估计 (\(b_{upper}\))：线性的最高灰度值。它通过以下方式估计强制参数“上限”：

\[T_{U}=\left\lfloor 0.17\cdot\frac{2\cdot b_{upper}\cdot\frac{w}{2}}{\sqrt{2\pi}\sigma^{3}}e^{-\frac{\left(\frac{w}{2}\right)^{2}}{2\sigma^{2}}}\right\rfloor\]

恢复低 (\(b_{low}\))：线条的最低阈值。它通过以下方式估计强制参数“下阈值”：

\[T_{L}=\left\lfloor 0.17\cdot\frac{2\cdot b_{low}\cdot\frac{w}{2}}{\sqrt{2\pi}\sigma^{3}}e^{-\frac{\left(\frac{w}{2}\right)^{2}}{2\sigma^{2}}}\right\rfloor\]

重叠分辨率

您可以选择一种方法来尝试自动解决重叠问题。该方法的准确性将取决于数据的结构。

方法：无

默认行为：不假设重叠。任何潜在的交叉点都将被视为所涉及的山脊的终点。

方法：坡度

该方法假设当两个山脊重叠时，它们可能会继续沿着其路径移动而不是转弯。 **这最适合具有短暂重叠时间的数据集！ **如果两个山脊有很大的底部重叠，则此方法的准确性将迅速下降。

如果您使用这种重叠分辨率方法，建议您首先在启用Preview的情况下调整脊线检测参数，确定最小的起始连接点集 - 以便每个脊线关怀与现实相匹配。 Ridge detection with low sigma (1.6) producing unsuitable junction points 这种西格玛为 1.6 的检测会产生一组不适合基于斜率的重叠检测的线和交汇点。 Ridge detection with higher sigma (3.0) showing real junction points 同一张图像，西格玛为 3.0。这些是“真实”的交汇点，可以通过线斜率进行合理的重叠检测。 Poor overlap detection due to superfluous junction point 在此图像中，我们看到重叠检测效果不佳。在这种情况下，由于一只手臂底部有多余的连接点，导致误诊哪些线重叠。 Successful ridge detection with slope-based overlap detection 成功检测脊线并启用基于坡度的重叠检测。选择线134来说明尽管有许多交叉点但仍选择完整线。