从 tiff 堆栈计算高于阈值的体素数答案

【问题标题】：Counting number of voxels above threshold from a tiff stack从 tiff 堆栈计算高于阈值的体素数
【发布时间】：2015-07-07 16:39:40
【问题描述】：

我已将一个 tiff 堆栈上传到 MATLAB 中，并试图计算某个阈值内的体素数量。图像的最大值是 0 到 255，我的阈值是 75 到 255。图像已经过颜色分离，现在只有红色和黑色。我的代码如下，

FileTif='ImageStack.tif';
InfoImage=imfinfo(FileTif);
mImage=InfoImage(1).Width;
nImage=InfoImage(1).Height;
NumberImages=length(InfoImage);
FinalImage=zeros(nImage,mImage,NumberImages,'uint16');
for i=1:NumberImages
   FinalImage(:,:,i)=imread(FileTif,'Index',i,'Info',InfoImage);
end
idx = find(FinalImage >= 75 & FinalImage <= 255);
length(idx)

我的问题是这是否抓住了我所说的我想要做的事情。或者更确切地说，当以这种方式上传 tiff 堆栈时，我的 3D 矩阵 FinalImage 的元素是从 0 到 255 的颜色值吗？我相信我是正确的

max(FinalImage(:))
min(FinalImage(:))

分别返回 255 和 0，尽管当我在 ImageJ 上使用体素计数器插件并获得不同的值时会出现混淆。我不确定差异是由于插件中的体素计数方法还是 ImageJ 阈值图像堆栈的方式。任何关于差异的说明将不胜感激！

【问题讨论】：

如果像素强度范围从 0 到 255（即 uint8），为什么要将 FinalImage 初始化为 uint16？还有你用 imageJ 得到什么价值？
我不太熟悉 uint8 和 uint16 之间的区别，并且不确定何时优先于另一个。我找到了将 tiff 堆栈加载到 MATLAB 中的示例代码，它使用了 uint16。我从 Matlab 中的代码中得到的值是 1469144（尝试使用 uint16 和 uint8 并得到相同的数字），ImageJ 给了我值 1136671
好的。你在 ImageJ 中使用的插件是什么？ uint8 和 uint16 之间的差异与像素可以具有的值有关。对于 uint8，它是从 0 到 2^8（即 255），而对于 uint16，它是 2^16（即 65535），因此范围要大得多。我认为 ImageJ 将所有内容都转换为 uint8 进行处理（检查here）
ImageJ 中的插件是Voxel Counter。因此，我在 MATLAB 中为 uint8 和 uint16 获得了相同的值是有道理的，因为数据的最大值是 255。感谢您的帮助@Benoit_11
好的，很高兴为您提供帮助！并感谢我不知道 Voxel Counter 插件的提示！

标签： matlab image-processing tiff imagej

【解决方案1】：

我解决了我的问题，如果其他人需要，我会在此处发布答案。我在设置阈值后单击“应用”，这会将其更改为二进制，从而导致错误的结果。如果我设置阈值然后使用体素计数器插件，那么我将得到与我在 MATLAB 中的代码相同的结果。

【讨论】：