ImageJ 中文教程（细胞计数）

地址：https://imagej.nih.gov/ij/download.html

输入网址后页面内包括以下下载地址，点击与操作系统对应的版本即可；

单击下载完成的包内如图2.1所示图标 出现如图2.2界面 点击File->open，或者快捷键ctrl+o，打开所要编辑的图片打开完成后如图2.3所示：

为方便接下来对图中细胞核进行提取并计数，需要对图像进行灰度变换，变换方式为：选择菜单栏中的Image->Type->8-bit,将要处理的图片转换为8位的灰度图像，并输出，输出图片如下：

根据图片的灰度值配置需要提取图中最大最小灰度值的阈值，主要原理是根据细胞内不同部位对染色剂的吸收能力不同，导致染色完成后呈现出来的颜色深浅来对细胞进行提取，其中细胞核对染色剂的吸收能力最强，使得其呈现出来的颜色最深，经过灰度变换后，他的灰度值越高，并且集中在一个稳定的范围，因此可以根据此特性来对细胞核进行提取从而得到细胞的个数；

配置方法是Image->Adjust->Threshold或者快捷键ctrl+shift+T:

拖动灰度选择条，选择合适的灰度值范围，使得图中仅剩用来计数的细胞核，并且使得每个细胞核与其他细胞核的分离度尽可能的高；设置完灰度上下限的图形如图2.6所示：

可见图形中仍有很多噪点，例如图2.7中红色圆圈内部分为培养皿中的气孔： 此时需要手动对图片进行矫正，或者通过滤波，平滑图像的方式去除这些噪点；下面首先是手动对图片进行矫正的方法：首先根据图片中需要处理部分形状选择绘图工具，以任意曲线为例；使用裁剪工具对图片中需要处理的部分进行裁剪，如图2.8： 黄线内即为需要裁剪区域，选择完成后点击Edit->fill或者快捷键ctrl+f,即可将黄圈内所用噪点以255灰度值覆盖，覆盖完成后的图片如下图：

此方式需要手动将图片内所有噪点画出并去除，较为繁琐，因此考虑此方法可以用来去除图像大范围内有噪点的部分，之后再用ImageJ提供的去除离群点，以及图像平滑与阈值设定配合等手段去除其他噪点，具体操作如下： 去除离群点：Process->Noise->Despekle； 可见图片中细小的颗粒数量变少，但是还是不能满足要求，因此重复多次，直到图片内仅剩较大噪点； 图像平滑：Process->Smooth; 经过图像平滑处理后，绝大部分噪点已被去除，处理完成后的图形如图2.10

使用此图作为细胞计数用图片，需首先进行比例尺设定，设定布置如下；选择直线绘图工具，在图上绘制直线，如图2.11红色圆圈内所示：

因为已知图片真实比例尺为100um，所以根据真实比例尺对图片进行比例尺设定，设定步骤：在图像上绘制完长度后选择：Analyze->Measure，出现图2.12所示界面： 最后一项Length即为此黄色线段对应像素长度（非真实长度）；

设置比例尺：Analyze->Set Scale；出现图2.13所示界面： 在Known distance一项上填上对应黄色线段真实物理世界中已知长度100um，Unit of length填上单位um，并将复选框Global勾上，即可完成比例尺设定；

设定完成比例尺后即可进行细胞计数，选择Analyze->Analyze Particles，出现图2.14所示界面： 其中Size一项为需要提取的细胞粒径的上下限，可使用测量工具Analyze->Measure（使用见比例尺设定）简单测量细胞粒径，因提取算法的原因，出现多个个细胞核重叠部分面积如果超出Size的上限将不进行计数，因此细胞密度较大的图像对图片处理步骤要求较高； 设置完Size后需要配置一下Show，在下拉菜单内选择Outline，即可在输出的提取完图片内看到提取出的细胞核边缘。同时选择下面复选框中的Display results和Summarize即可在输出提取结果图片的同时得到提取结果和总结，如下图所示：