Opción binaria Qué es una opción binaria Una opción binaria o opción de activo o nada es el tipo de opción en la que el pago se estructura para ser una cantidad fija de compensación si la opción expira en el dinero. O nada en absoluto si la opción expira fuera del dinero. El éxito de una opción binaria se basa así en una proposición sí o no, por lo tanto binaria. Una opción binaria se ejerce automáticamente, lo que significa que el titular de la opción no tiene la opción de comprar o vender el activo subyacente. VIDEO Carga del reproductor. Los inversores pueden encontrar opciones binarias atractivas debido a su aparente simplicidad, especialmente porque el inversor debe esencialmente sólo adivinar si algo específico o no sucederá. Por ejemplo, una opción binaria puede ser tan simple como si el precio de la acción de la compañía ABC estará por encima de 25 el 22 de noviembre a las 10:45 am. Si el precio de la acción de ABCs es de 27 al tiempo señalado, la opción se ejercita automáticamente y el titular de la opción recibe una cantidad preestablecida de efectivo. Diferencia entre opciones de vainilla binaria y simple Las opciones binarias son significativamente diferentes de las opciones de vainilla. Las opciones simples de vainilla son un tipo normal de opción que no incluye características especiales. Una opción sencilla de vainilla le da al titular el derecho de comprar o vender un activo subyacente a un precio determinado en la fecha de vencimiento, que también se conoce como una opción europea simple de vainilla. Mientras que una opción binaria tiene características y condiciones especiales, como se indicó anteriormente. Las opciones binarias se negocian ocasionalmente en plataformas reguladas por la Securities and Exchange Commission (SEC) y otras agencias reguladoras, pero es más probable que se negocien a través de Internet en plataformas existentes fuera de las regulaciones. Debido a que estas plataformas operan fuera de las regulaciones, los inversores corren mayor riesgo de fraude. Por el contrario, las opciones de vainilla suelen ser reguladas y negociadas en los principales intercambios. Por ejemplo, una plataforma de negociación de opciones binarias puede requerir al inversor que deposite una suma de dinero para comprar la opción. Si la opción expira fuera del dinero, lo que significa que el inversor eligió la propuesta equivocada, la plataforma de negociación puede tomar la suma total del dinero depositado sin reembolso. Opción binaria Ejemplo del mundo real Suponga que los contratos de futuros del índice Standard Poors 500 (SP 500) se cotizan a 2.050,50. Un inversor es alcista y considera que los datos económicos que se publican a las 8:30 am empujarán los contratos de futuros por encima de 2.060 al cierre del día de negociación actual. Las opciones de compra binarias en los contratos de futuros del Índice SP 500 estipulan que el inversor recibiría 100 si los futuros cierran por encima de 2.060, pero nada si cierra a continuación. El inversor compra una opción de compra binaria por 50. Por lo tanto, si los futuros cierran por encima de 2.060, el inversor tendría un beneficio de 50 o 100 - 50.. ,. . ,. . . . . 24opción,,,. ,. C,, (),,. Unesdoc. unesco. org unesdoc. unesco. org Unesdoc. unesco. org unesdoc. unesco. org Unesdoc. unesco. org unesdoc. unesco. org . CySEC Qué hacen los diferentes comandos binarios? Este submenú contiene órdenes que procesan imágenes binarias (en blanco y negro). Estos comandos asumen por defecto que los objetos son negros y el fondo blanco. Consulte estas preguntas frecuentes acerca de cómo establecer el valor predeterminado como fondo negro y objetos en blanco. Convierte imágenes en imágenes en blanco y negro. El nivel de umbral se determina analizando el histograma de la selección actual o de toda la imagen si no hay selección. Vea este FAQ que describe el algoritmo usado. Si la herramienta ImagegtAdjustgtThreshold está activa, aparecerá un cuadro de diálogo que le permite especificar qué píxeles están configurados en el color de fondo y cuál al color de primer plano y si el fondo es negro y el primer plano es blanco. Por favor actualice el anterior puede no ser totalmente correcto Con pilas, todas las imágenes de la pila se convierten en binario utilizando el umbral calculado de la rebanada actualmente visualizada. Utilice la macro ConvertStackToBinary para convertir una pila en binario utilizando umbrales calculados localmente. Convierte las imágenes a imágenes en blanco y negro basadas en la configuración de umbral actual. Por defecto, la máscara tendrá un LUT inversor (negro es 255 y blanco es 0), pero crea máscaras de fondo negro (0) si se selecciona Fondo negro en el cuadro de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Por favor actualizar, lo anterior puede no ser totalmente correcto Determina los máximos locales en una imagen y crea una imagen binaria (similar a una máscara) del mismo tamaño con los máximos, o una partícula segmentada por máximo, marcados. Para las imágenes RGB, se seleccionan los máximos de luminancia, con la luminancia definida como media ponderada o no ponderada de los colores según la configuración de EditgtOptionsgtConversions. Este comando se basa en un complemento aportado por Michael Schmid. Se muestra un cuadro de diálogo con las siguientes opciones: Tolerancia al ruido - Maxima se ignoran si no se destacan del entorno por más de este valor (unidades calibradas para imágenes calibradas). En otras palabras, un umbral se establece en el valor máximo menos tolerancia al ruido y se analiza el área contigua alrededor del máximo por encima del umbral. Para aceptar un máximo, esta área no debe contener ningún punto con un valor mayor que el máximo. Sólo se acepta un máximo dentro de esta área. Puntos individuales: crea una imagen de salida con un solo punto por máximo. Maxima Within Tolerance - Crea una imagen de salida con todos los puntos dentro de la tolerancia de ruido para cada máximo. Partículas segmentadas - Supone que cada máximo pertenece a una partícula y segmentos de la imagen por un algoritmo de cuenca aplicado a los valores de la imagen (en contraste con ProcessgtBinarygtWatershed, que utiliza el mapa de distancia Euclidiana). Selección de puntos: muestra una selección de varios puntos con un punto en cada máximo no produce ninguna imagen de salida separada. Cuenta - Muestra el número de máximos en la ventana Resultados no produce ninguna imagen de salida. Excluir Edge Maxima - Excluye máximo si el área dentro de la tolerancia de ruido alrededor de un máximo toca el borde de la imagen (el borde de la selección no importa). Luz de fondo - Permite el procesamiento de imágenes que tienen fondo claro y objetos oscuros. Por encima del Umbral Inferior - (Esta opción sólo aparece para las imágenes con umbral) Encuentra los máximos por encima del umbral inferior solamente. El umbral superior de la imagen se ignora. Si se selecciona Partículas segmentadas como Tipo de salida. El área debajo del umbral inferior se considera un fondo. Esta opción sólo funciona cuando se encuentran máximos del valor de píxel en el sentido matemático, es decir, fondo oscuro y LUT no inversor o fondo brillante e inversión LUT. Selección de puntos de vista previa: Muestra los máximos con los parámetros actuales como una selección multipunto superpuesta en la imagen. Si esta opción está marcada, el número de máximos encontrados también se muestra en el cuadro de diálogo. Para tipos de salida Single Points. Máximo dentro de la tolerancia y partículas segmentadas. Salida es una imagen binaria, con primer plano 255 y fondo 0, utilizando un LUT invertido o normal dependiendo de la opción de fondo negro en ProcessgtBinarygtOptions. El número de partículas (obtenidas por Analyze Particles) en la imagen de salida no depende del tipo de salida seleccionado. Tenga en cuenta que las partículas segmentadas normalmente darán lugar a que las partículas toquen el borde si se selecciona Excluir borde máximo. Excluir Edge Maxima se aplica al máximo, no a la partícula. Buscar Maxima aplicado a una imagen ruidosa con diferentes opciones (Excluir Edge Maxima seleccionado). Encontrar Maxima no funciona en pilas, pero la macro FindStackMaxima lo ejecuta en todas las imágenes de una pila y crea una segunda pila que contiene las imágenes de salida. Reemplaza cada píxel con el valor mínimo (más ligero) en el barrio 3times3. Con imágenes binarias, elimina los píxeles de los bordes de los objetos negros. Reemplaza cada píxel con el valor máximo (más oscuro) en el barrio 3times3. Con las imágenes binarias, añade píxeles a los bordes de los objetos negros. Realiza una operación de erosión, seguida de dilatación. Con imágenes binarias, esto suaviza los objetos y elimina los píxeles aislados. Realiza una operación de dilatación, seguida de erosión. Con imágenes binarias, esto suaviza los objetos y los rellena en pequeños agujeros. El comando tiene un guión para diferenciarlo del archivo cerrado. Muestra un cuadro de diálogo que permite modificar varios ajustes utilizados por los comandos del submenú binario. Iteraciones especifica el número de veces que se realizan erosión, dilatación, apertura y cierre. Count especifica el número de píxeles de fondo adyacentes necesarios antes de que un píxel se elimine del borde de un objeto durante la erosión y el número de píxeles de primer plano adyacentes necesarios antes de que un píxel se añada al borde de un objeto durante la dilatación. Compruebe el fondo negro si la imagen tiene objetos blancos sobre un fondo negro. Si los bordes de la almohadilla al erosionarse están marcados, ProcessgtBinarygtErode no se erosiona de los bordes de la imagen. Esta configuración también afecta a ProcessgtBinarygtClose. Que se erosiona desde los bordes a menos que esta casilla esté seleccionada. La salida de EDM determina el tipo de salida para el Mapa de Frecuencia de ProcessgtBinarygt. Ultimate Points y comandos de Voronoi. Configure esta opción para sobrescribirla para una salida de 8 bits que sobrescriba la imagen de entrada de 8 bits. 16 bits o 32 bits para imágenes de salida independientes. La salida de 32 bits tiene resolución de distancia de punto flotante (subpíxel). Genera un contorno de un píxel de objetos de primer plano (negro) en una imagen binaria. La línea se dibuja dentro del objeto, es decir, en los píxeles anteriores anteriores. Elimina repetidamente los píxeles de los bordes de los objetos en una imagen binaria hasta que se reducen a un solo píxel de ancho de esqueletos. Se supone que los objetos son negros y el fondo blanco. Tenga en cuenta que existen muchos algoritmos de skeletonizing. Genera un mapa de distancia Euclidiano (EDM). Cada píxel de primer plano de la imagen binaria se sustituye por un valor de gris igual a la distancia de ese pixel desde el pixel de fondo más próximo. Utilice ProcessgtBinarygtOptions para establecer el color de fondo (negro o blanco) y el tipo de salida al seleccionar sobrescritura o salida de 8 bits; tenga en cuenta que distancias mayores que 255 se etiquetan como 255. Genera los puntos erosionados finales (UEP) del EDM. Requiere una imagen binaria como entrada. Las UEP representan los centros de partículas que estarían separados por segmentación. El valor gris de UEP039 es igual al radio del círculo inscrito de la partícula correspondiente. Utilice ProcessgtBinarygtOptions para establecer el color de fondo (negro o blanco) y el tipo de salida. La segmentación de las cuencas hidrográficas del mapa de distancia Euclidiano (EDM) es una forma de separar o separar automáticamente las partículas que tocan (la separación de cuencas de una imagen en escala de grises está disponible mediante el comando Find Maxima). El comando Cuenca requiere una imagen binaria que contiene partículas negras sobre un fondo blanco. Primero calcula el mapa de distancia euclidiana y encuentra los puntos erosionados finales (UEPs). A continuación, dilata cada una de las UEP (los picos o máximos locales de la EDM) en la medida de lo posible - hasta que se alcance el borde de la partícula, o el borde de la región de otra (creciente) UEP. La segmentación de cuencas hidrográficas funciona mejor para los objetos convexos lisos que no se superponen demasiado. Aquí está una animación que muestra cómo funciona la segmentación de cuencas. Divide la imagen por líneas de puntos que tienen la misma distancia a los bordes de las dos partículas más cercanas. Así, la célula de Voronoi de cada partícula incluye todos los puntos que están más cerca de esta partícula que cualquier otra partícula. Para el caso de las partículas que son puntos únicos, se trata de un mosaico Voronoi (también conocido como Dirichlet teselación). En la salida, el valor dentro de las celdas de Voronoi es cero, los valores de píxel de las líneas divisorias entre las celdas son iguales a la distancia a las dos partículas más cercanas. Esto es similar a una transformación del eje medial del fondo, pero no hay líneas en los orificios internos de las partículas. Elija el tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) y el color de fondo (negro o blanco se aplica tanto a la entrada como a la salida) en el cuadro de diálogo ProcessgtBinarygtOptions. Las opciones permiten a los inversores tomar posiciones basadas en sus puntos de vista de la dirección de un determinado La inversión se moverá en el futuro cercano, y las opciones binarias refinan esa posición en una simple afirmación o no. Las opciones binarias son contratos en los que sólo hay dos resultados: o bien el comprador de la opción recibe un determinado importe fijo al vencimiento o el comprador de la opción no obtiene nada. A diferencia de muchas opciones tradicionales, las opciones binarias son de naturaleza puramente financiera en que no hay cambio de propiedad de las acciones u otras inversiones subyacentes. El riesgo para el comprador de opciones binarias se limita al importe de la prima pagada al vendedor de la opción y el riesgo de los vendedores también se limita al pago fijo acordado si el precio del valor subyacente se mueve de acuerdo con las condiciones de las opciones . Eso es muy diferente de las opciones tradicionales, en el que el vendedor de la opción a menudo tiene riesgo potencialmente ilimitado de pérdida. Cómo funcionan las opciones binarias Cada opción binaria tiene varias características. La opción debe referirse a un valor subyacente, que puede ser una acción individual, una mercancía, un índice financiero o cualquier otra cosa que tenga un precio determinado por el mercado. La opción binaria también tiene un precio fijo, conocido como el precio de ejercicio, que activa el pago bajo el contrato. Las opciones de compra binarias pagan si el precio del valor subyacente al vencimiento es mayor que el precio de ejercicio y no pagan nada si el precio de mercado es menor que la huelga. Las opciones de opciones binarias funcionan de manera opuesta, no pagando nada si el precio de mercado es mayor que el precio de ejercicio, pero pagando el importe especificado si el precio de mercado cae por debajo del precio de ejercicio. Un número limitado de opciones binarias están disponibles en los mercados regulados. Por ejemplo, el CBOE ofrece opciones binarias en el Índice de Volatilidad SampP (VOLATILITYINDICES: VIX). También conocido como VIX. Por ejemplo, digamos que el VIX está a 16, y piensa que se moverá por encima de 20 dentro del próximo mes. Usted puede comprar una opción binaria que pagaría 100 por cada contrato de opción si el VIX llega a 20 al vencimiento, o no paga nada si el VIX es inferior a 20 en ese momento. Los precios CBOE sus opciones en centavos entre 0 y 1, y por lo que usted paga lo que el precio de la opción es veces 100 por cada contrato. En este ejemplo, el precio podría ser 0.20, por lo que usted paga 20 por contrato. Por qué las opciones binarias se critican? Hay varias razones por qué las opciones binarias no tienen la misma reputación que las opciones tradicionales. Primero, porque las opciones binarias no implican valores subyacentes, no ofrecen el mismo tipo de estrategias de reducción de riesgo que las opciones tradicionales permiten. El pago fijo, en particular, hace que las opciones binarias se asemejen a una apuesta de apuestas directas, que muchos inversores creen que es inconsistente con la función del mercado. El hecho de que algunas opciones binarias tengan vencimientos medidos en horas en lugar de meses sólo aumenta la sensación de que están destinados a comerciantes a corto plazo en lugar de inversores a largo plazo. Más notablemente, una parte sustancial del comercio de opciones binarias ocurre en los intercambios no regulados. Ha habido informes de fraude y otros comportamientos cuestionables que ocurren en los mercados de opciones binarias, y reguladores como la Comisión de Valores y Bolsa y la Autoridad Reguladora de la Industria Financiera han advertido a los inversionistas sobre los peligros de usar opciones binarias. Las opciones binarias son una innovación interesante, pero su relativa falta de disponibilidad en los intercambios regulados muestra que han atrapado a los inversionistas. Hasta que ganen más aceptación, los inversionistas deben tener cuidado al tratar de las opciones binarias y de las compañías que las promueven. Dan Caplinger no tiene posición en ninguna de las acciones mencionadas. The Motley Fool no tiene posición en ninguna de las acciones mencionadas. Pruebe cualquiera de nuestros servicios de boletín Foolish gratis durante 30 días. Tontos no todos pueden tener las mismas opiniones, pero todos creemos que teniendo en cuenta una amplia gama de ideas nos hace mejores inversores. El Motley Fool tiene una política de divulgación .29 Proceso Mejora el contraste de la imagen utilizando el estiramiento del histograma o la ecualización del histograma. Ambos métodos se describen en detalle en el estiramiento de contraste de referencia de procesamiento de imágenes hipermedia y la ecualización de histograma. Este comando no altera los valores de píxeles mientras Normalize. Ecualizar Histograma o Normalizar Todas las n Secciones (en el caso de pilas) no están marcadas. Píxeles saturados Determina el número de píxeles de la imagen que pueden saturarse. Aumentar este valor aumentará el contraste. Este valor debe ser mayor que cero para evitar que algunos píxeles periféricos causen que el estiramiento del histograma no funcione según lo previsto. Normalizar Si está marcada, ImageJ volverá a calcular los valores de píxeles de la imagen de modo que el rango sea igual al rango máximo para el tipo de datos o 0-1.0 para las imágenes de flotador. El tramo de contraste realizado en la imagen es similar a la opción lsquo Auto rsquo en la ventana Brightness / Contrast C, con la excepción de que con pilas, cada segmento de la pila se ajusta de forma independiente, de acuerdo con lo óptimo para esa rebanada solo Está desmarcada). El rango máximo es 0--255 para imágenes de 8 bits y 0--65535 para imágenes de 16 bits. Con pilas otra casilla de verificación, Normalizar todos los n cortes. se visualiza. Si se selecciona, la normalización se aplicará a todos los sectores de la pila. Tenga en cuenta que la normalización de las imágenes RGB no es compatible, por lo que esta opción no estará disponible en las pilas RGB. Ecualizar Histograma Si está marcada, ImageJ mejorará la imagen usando la ecualización de histograma 30. Cree una selección y la ecualización se basará en el histograma de esa selección. Usa un algoritmo modificado que toma la raíz cuadrada de los valores del histograma. Mantenga Alt para usar el algoritmo estándar de ecualización de histograma. Los parámetros de saturación de píxeles y normalización se ignoran cuando se comprueba el histograma de ecualización. Utilizar histograma de pila Si se selecciona, ImageJ utilizará el histograma de la pila en su lugar en vez de los histogramas de sectores individuales, que permiten realizar ajustes óptimos para cada sector. Esta opción puede ser especialmente relevante al realizar mejoras basadas en un ROI. 29.6 Ruido Utilice los comandos de este submenú para añadir ruido a las imágenes o eliminarlo. Convierte una imagen en blanco y negro. Si se ha establecido un umbral con la herramienta Tono de ajuste de imagen T, se muestra el cuadro de diálogo representado. El valor de la casilla de verificación Primer plano negro, fondo blanco refleja y establece el valor global de fondo negro de las opciones binarias del proceso Si no se ha establecido un umbral, el botón Hacer binario analizará el histograma de la selección actual o de toda la imagen si no se selecciona Presente y establecer un nivel de umbral automático para crear la imagen binaria (lsquoAsignación de umbral de umbral se muestra en la barra de estado, véase Umbral T). Con pilas se muestra el cuadro de diálogo Convertir a Máscara. Tenga en cuenta que para las imágenes y las pilas sin umbral Make Binary y Convert to Mask se comportan de manera similar. 29.8.2 Convertir a Máscara Convierte una imagen en blanco y negro. La máscara tendrá un LUT inversor (blanco es 0 y negro es 255) a menos que el fondo negro esté marcado en el cuadro de diálogo Opciones binarias del proceso. Si no se ha establecido un umbral, se calcularán los niveles de umbral automáticos (véase Binary). Tenga en cuenta que para las imágenes y las pilas sin umbral Make Binary y Convert to Mask se comportan de manera similar. Con pilas, se muestra el cuadro de diálogo representado. Calcular umbral para cada imagen Si se selecciona, se calcularán los niveles de umbral para cada segmento individual, de lo contrario se utilizará el umbral calculado de la rebanada actualmente visualizada para todas las rebanadas Fondo negro Define si el fondo es negro y el primer plano es blanco. Tenga en cuenta que el valor de esta casilla de verificación refleja y establece el valor de fondo negro global de Procesar opciones binarias 21 Creación de máscaras binarias Cuatro comandos ImageJ se pueden utilizar para crear máscaras binarias: Editar selección Crear Máscara Proceso Binario Convertir binario Convertir binario a máscara Ajuste de imagen Umbral T (Aplicar) De forma predeterminada, estos comandos producirán imágenes binarias con LUTs invertidos, de modo que el negro sea 255 y el blanco sea 0 (véase Invertir LUT). Este comportamiento se puede revertir si selecciona Antecedentes negros en Opciones binarias de proceso antes de ejecutar los comandos anteriores (es decir, no se utilizará un LUT inversor: el negro será 0 y el blanco 255). Esta opción se puede confirmar al ejecutar Hacer binario y Convertir a máscara en las imágenes de umbral. También se puede imponer al inicio (consulte Configuración y Preferencias). 29.8.3 Erode Elimina los píxeles de los bordes de los objetos en una imagen binaria. Utilice Filtros Mínimo para realizar la erosión en escala de grises en las imágenes sin umbral. 29.8.4 Dilate Añade píxeles a los bordes de objetos en una imagen binaria. Utilice filtros máximos para realizar la dilatación de escala de grises en imágenes sin umbral. 29.8.5 Abierto Realiza una operación de erosión, seguida de dilatación. Esto suaviza los objetos y elimina los píxeles aislados. 29.8.6 Cerrar-- Realiza una operación de dilatación, seguida de erosión. Esto suaviza los objetos y se llena en pequeños agujeros. El comando tiene un guión indirecto para diferenciarlo de Archivo Cerrar w. Genera un contorno de un píxel de objetos de primer plano en una imagen binaria. La línea se dibuja dentro del objeto, es decir, en los píxeles anteriores anteriores. 29.8.8 Relleno de agujeros Este comando llena los agujeros (4 - elementos de fondo conectados) en los objetos llenando el fondo 34. 29.8.9 Skeletonize Elimina repetidamente los píxeles de los bordes de objetos en una imagen binaria hasta que se reducen a formas de un solo píxel (esqueletos topológicos). Como se explica en 22: Skeletonize vs Skeletonize 3D. Hay varios algoritmos de esqueletización. ImageJ implementa un algoritmo de dilución de Zhang y Suen. Un algoritmo paralelo rápido para adelgazar patrones digitales. CACM 27 (3): 236-239, 1984, en el que una tabla de consulta indexa todas las 256 posibles configuraciones de vecindad para cada píxel de primer plano. El algoritmo calcula el número de índice para cada píxel del objeto y utiliza la tabla de búsqueda para decidir si el píxel es eliminable. Este proceso se repite hasta que no se puede eliminar ningún píxel. Cuando se habilita la depuración en Opciones de edición Misc. Skeletonize crea una animación documentando las iteraciones del algoritmo de dilución. 22 Skeletonize vs Skeletonize 3D Skeletonize3D es un plugin de ImageJ escrito por Ignacio Arganda-Carreras 35 que ofrece varias ventajas sobre Process Binary Skeletonize. El legacy skeletonization algoritmo de ImageJ: Skeletonize funciona sólo con imágenes binarias 2D. Skeletonize3D trabaja con imágenes y pilas 2D de 8 bits, esperando que la imagen sea binaria. Si no, Skeletonize3D considera que todos los valores de píxeles superiores a 0 son blancos (255). Mientras que Skeletonize se basa en el valor de fondo Negro en opciones binarias (vea 23: Interpretación de imágenes binarias), la salida de SkeletonizeD tiene siempre un valor de 255 en el esqueleto y 0 en píxeles de fondo, independientemente de la opción de fondo Negro. En Fiji. Skeletonize 3D ya está preinstalado como Plugins Skeleton Skeletonize (2D / 3D). En ImageJ, se puede descargar e instalar desde la página principal de Skeletonize3D. Proyecciones máximas (Image Stacks Z Project) de esqueletos producidos por Skeletonize (middle) y Skeletonize3D (derecha). La imagen de la izquierda es la proyección máxima de la pila original, File Open Samples Bat Cochlea Volume (19K). Los esqueletos topográficos pueden analizarse utilizando el complemento AnalyzeSkeleton. 29.8.10 Mapa de Distancia Genera un mapa de distancia Euclidiano (EDM) a partir de una imagen binaria 38. Cada píxel de primer plano de la imagen binaria se reemplaza por un valor de gris igual a la distancia de píxeles del píxel de fondo más próximo (para los píxeles de fondo, el EDM es 0). Los Ultimos Puntos. Las operaciones de Watershed y Voronoi se basan en el algoritmo EDM. El tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) de este comando se puede configurar en el cuadro de diálogo Opciones binarias. Tenga en cuenta que al seleccionar lsquo Sobrescribir rsquo o lsquo rsquo de salida de 8 bits, las distancias mayores que 255 se etiquetan como 255. 29.8.11 Ultimate Points Genera los puntos erosionados finales (UEPs) del mapa de distancia euclidiana (EDM, Una imagen binaria. Ultimate Eroded Points son los máximos de la EDM. En la salida, a los puntos se les asigna el valor EDM, que es igual al radio del círculo más grande que encaja en la partícula binaria, con la UEP como centro. El tipo de salida (Sobrescribir, 8 bits, 16 bits o 32 bits) de este comando se puede configurar en el cuadro de diálogo Opciones binarias. 29.8.12 Cuenca La segmentación de la cuenca es una manera de separar o separar automáticamente las partículas que tocan. Primero calcula el mapa de distancia euclidiano (EDM) y encuentra los puntos erosionados finales (UEPs). A continuación, dilata cada una de las UEP (los picos o máximos locales del EDM) tanto como sea posible hasta que se alcance el borde de la partícula, o el borde toque una región de otra (creciente) UEP. La segmentación de cuencas hidrográficas funciona mejor para objetos convexos lisos que no se superponen demasiado. Habilitar depuración en Opciones de edición Misc y el comando Cuenca creará una animación que muestra cómo funciona el algoritmo de cuenca (ver ejemplo en línea). Encuentre Maxima (salida de partículas segmentadas) para la segmentación de cuencas de imágenes en escala de grises. Esta instrucción transforma entre la pantalla lúdica la representación de las transformadas de Fourier con las frecuencias más bajas en el centro y los lsquonativersquo forman con las frecuencias más bajas en las cuatro esquinas. Los cuadrantes de intercambio intercambian los cuadrantes I con III y II con IV (en el sentido contrario a las agujas del reloj a partir de lsquoNortheastrsquo) para que los puntos cercanos al centro se muevan hacia el borde y viceversa. Otra forma de ver este comando es imaginar que la imagen se repite periódicamente y el origen se desplaza por el ancho 2 en x y por el alto 2 en la dirección y. Para las transformadas de Fourier, los cuadrantes de intercambio afectan sólo a la imagen visualizada, no a los datos reales de FHT. Por lo tanto, editar una imagen con cuadrantes intercambiables para filtrar o enmascarar puede dar lugar a resultados no deseados. 29.11 Filtros Este submenú contiene varios filtros 36 (incluidos los instalados por el comando Plugins Utilities Install Plugin). Para obtener más información sobre los filtros de imagen, puede buscar palabras clave relacionadas (convolución, Gaussian, median, mean, erode, dilate, unsharp, etc.) en el índice Hypermedia Image Processing Reference. 29.11.1 Convolución La circunvolución espacial que usa un kernel entró en un área de texto? Un núcleo es una matriz cuyo centro corresponde al píxel fuente y los otros elementos corresponden a píxeles vecinos. El píxel de destino se calcula multiplicando cada píxel de origen por su coeficiente de núcleo correspondiente y añadiendo los resultados. Si es necesario, la imagen de entrada se extiende efectivamente duplicando los píxeles del borde hacia fuera. No hay límite arbitrario para el tamaño del núcleo, pero debe ser cuadrado y tener un ancho extraño. Las filas en el área de texto deben tener el mismo número de coeficientes, las filas deben ser terminadas con un retorno de carro, y los coeficientes deben estar separados por uno o más espacios. Los núcleos se pueden pegar en el área de texto mediante Ctrl V. Comprobar Normalizar El kernel hace que cada coeficiente sea dividido por la suma de los coeficientes, preservando el brillo de la imagen. El kernel mostrado es un hatrdquo ldquoMexican de 9 9, que realiza tanto la suavización como la detección de aristas en una sola operación. Tenga en cuenta que los kernels se pueden guardar como un archivo de texto haciendo clic en el botón lsquoSave rsquo, que se muestra como una imagen utilizando la imagen de texto de importación de texto de archivo. Escalado a un tamaño razonable usando el tamaño de ajuste de imagen y trazado usando Analizar Trama de Superficie 29.11.2 Desenfoque Gaussiano Este filtro usa convolución con una función Gaussiana para suavizar 37. Sigma es el radio de decaimiento a e 0,5 (61), es decir, la desviación estándar () de la Gaussiana (esto es lo mismo que en Adobe Photoshop, pero diferente de las versiones de ImageJ hasta 1,38q, en el que el radio era 2,5 (véase GaussianBlur Como todas las operaciones de convolución de ImageJ, se supone que los píxeles fuera de imagen tienen un valor igual al píxel del borde más cercano, lo que da mayor peso a los píxeles del borde que los píxeles dentro de la imagen, De modo que cuando se suaviza con un radio de desenfoque muy alto, la salida estará dominada por los píxeles de borde y especialmente por los píxeles de esquina (en el caso extremo, con un radio de desenfoque de, por ejemplo, 10 20. la imagen será Sustituido por el promedio de los cuatro píxeles de esquina). Para aumentar la velocidad, a excepción de los pequeños radios de desenfoque, las líneas (filas o columnas de la imagen) se reducen a escala antes de la convolución y se escalan a su longitud original a partir de entonces 29.11.3 Gaussian Blur 3D This Comando calcula un filtro paso bajo gaussiano tridimensional (3D) usando un Gaussiano 3-D. Funciona con pilas y Hyperstacks, pero no con una sola pieza de Color Composite Images. Consulte Gaussian Blur para obtener más información sobre los valores sigma. 29.11.4 Mediana Reduce el ruido en la imagen activa reemplazando cada píxel por la mediana de los valores de píxeles vecinos. 29.11.5 Media Suaviza la imagen actual reemplazando cada pixel por la media de vecindad. 29.11.6 Mínimo Este filtro efectúa la erosión en escala de grises reemplazando cada píxel de la imagen con el valor de píxel más pequeño en ese vecindario de píxeles. 29.11.7 Máximo Este filtro realiza la dilatación de escala de grises reemplazando cada píxel de la imagen con el valor de píxel más grande en ese vecindario de píxeles. 29.11.8 Unsharp Mask (Máscara de enfoque) Aumenta y mejora los bordes restando una versión borrosa de la imagen (la máscara de enfoque) del original. Unsharp enmascarar substrae una copia borrosa de la imagen y rescala la imagen para obtener el mismo contraste de grandes (baja frecuencia) estructuras como en la imagen de entrada. Esto es equivalente a la adición de una imagen filtrada de paso alto y así afila la imagen. Radio La desviación estándar (radio de desenfoque, ver Gaussian Blur) del desenfoque gaussiano que se resta. Aumentar el radio gaussiano de desenfoque aumentará el contraste. Máscara Peso Determina la intensidad del filtrado, por lo que MaskWeight 1 sería un peso infinito de la imagen filtrada pasa alto que se añade. Aumentar el valor del peso de la máscara proporcionará una mejora adicional del borde. 29.11.9 Desviación Destaca los bordes de la imagen reemplazando cada píxel por la varianza del vecindario. 29.11.10 Mostrar máscaras circulares Genera una pila que contiene ejemplos de las máscaras circulares utilizadas por la mediana. Significado Mínimo. Máximo. Y filtros de varianza para varios tamaños de vecindario. 29.12 Lote Este submenú permite la ejecución de comandos en una serie de imágenes sin intervención manual. Los comandos por lotes no son recursivos, es decir, se aplican a todas las imágenes de la carpeta de entrada elegida, pero no a sus subcarpetas. Sin embargo, una jerarquía de directorios puede ser transversal utilizando lenguaje de macro ImageJ (véase macro BatchProcessFolders). Tres aspectos críticos a tener en cuenta al realizar operaciones por lotes que modifican imágenes procesadas: Los archivos pueden ser sobrescritos fácilmente ya que el procesador por lotes reemplazará silenciosamente los archivos existentes con el mismo nombre. La carpeta de salida de destino debe tener suficiente espacio en disco para recibir las imágenes creadas. En el caso de formatos no nativos, las operaciones por lotes estarán influenciadas por el comportamiento del plugin o biblioteca del lector (ver Formatos no nativos). 29.12.1 Medir Este comando mide todas las imágenes de una carpeta especificada por el usuario, ejecutando el comando Analizar Medir m en todas las imágenes del directorio elegido. Obsérvese que las mediciones se realizan en imágenes sin umbral. En el caso de imágenes TIFF guardadas con selecciones activas, las mediciones se realizan en el ROI y no en toda la imagen. 29.12.2 Convert Batch convierte y / o redimensiona varias imágenes de una carpeta especificada. Entrada. Selecciona la carpeta de origen que contiene las imágenes a procesar. Salida. Selecciona la carpeta de destino donde se almacenarán las imágenes procesadas. Formato de salida Especifica el formato de salida que puede configurarse como TIFF, TIFF de 8 bits, JPEG, GIF, PNG, PGM, BMP, FITS, Imagen de texto, ZIP o RAW (consulte Tipos de imagen y formatos y archivo Guardar como submenú). Interpolación El método de remuestreo que se utilizará en caso de que el factor de escala no sea 1,00 (consulte Tamaño de imagen y escala de imagen E). Para obtener mejores resultados, el promedio de reducción de tamaño se selecciona automáticamente al reducir las imágenes. Factor de escala Especifica si las imágenes deben ser redimensionadas (consulte Escala de imagen E). 29.12.3 Macro Macro. Ejecuta una macro en una carpeta especificada. La última macro utilizada se almacena en el archivo /ImageJ/macros/batchmacro. ijm y se recuerda en todos los reinicios. Entrada. Selecciona la carpeta de origen que contiene las imágenes a procesar. Salida. Selecciona la carpeta de destino donde se almacenarán las imágenes procesadas. Tenga en cuenta que los archivos originales no se guardarán si este campo se deja vacío. Formato de salida Especifica el formato de salida que puede configurarse como TIFF, TIFF de 8 bits, JPEG, GIF, PNG, PGM, BMP, FITS, Imagen de texto, ZIP o RAW (consulte Tipos de imagen y formatos y archivo Guardar como submenú). Agregar código de macro Este menú desplegable contiene fragmentos de macro que se pueden combinar para crear la macro de proceso. Se pueden pegar otras instrucciones desde el grabador de macros o el editor de ImageJs mientras se abre el cuadro de diálogo 38. Las macros previamente escritas se pueden importar usando Open Cuando se edita la macro, tenga cuidado con cualquier declaración que pueda interferir con el funcionamiento normal del procesador por lotes (como las llamadas Close () o Open ()). Prueba Prueba la macro en la primera imagen de la carpeta de entrada (la imagen procesada se mostrará). Abrir Importa macros previamente escritas. Guardar Guarda la macro ensamblada. 29.12.4 Virtual Stack Este comando, que comparte la misma interfaz de Batch Macro. Macro (véase BatchProcesser. java), permite manipulaciones de pila virtual. P. ej. La recorte de una pila virtual se puede realizar ejecutando los siguientes pasos: Abrir una pila virtual Ejecutar Proceso Batch Pila virtual Seleccionar una carpeta de salida y formato de salida Seleccionar lsquo Recortar rsquo en el menú desplegable Agregar código de macro Edite el código de macro según sea necesario y presione El botón Test para verificar la macro Haga clic en Proceso para crear la pila virtual recortada Tenga en cuenta que las imágenes recortadas no se cargan en la memoria pero se guardan en el disco a medida que se recortan (consulte Pilas virtuales). 29.13 Calculadora de imágenes Realiza operaciones aritméticas y lógicas entre dos imágenes seleccionadas de los menús emergentes descritos en la tabla Operaciones de imagen. Image1 o Image1 y Image2 pueden ser pilas. Si ambos son pilas, deben tener el mismo número de rebanadas. Image1 y Image2 no tienen que ser del mismo tipo de datos o del mismo tamaño. Con imágenes de 32 bits (flotante), los píxeles resultantes de la división por cero se establecen en Infinito. O a NaN (Not a Number) si un píxel cero se divide por cero. El valor de división por cero puede redefinirse en Opciones de edición Misc Operación Selecciona uno de los trece operadores disponibles (consulte Operaciones de imagen). Crear nueva ventana Si está marcada, se crea una nueva imagen para contener el resultado. Si no se selecciona, el resultado de la operación se aplica directamente a Image1. Resultado de 32 bits (flotante) Si se selecciona, las imágenes de origen se convertirán en punto flotante de 32 bits antes de realizar la operación. Tabla 6 Operaciones de la calculadora de imágenes. En estos ejemplos, las imágenes de origen y de destino (escala de grises de 8 bits) se muestran con LUTs invertidos (Blanco 0 Negro 255) (consulte el submenú Tablas de búsqueda). Tenga en cuenta que los cálculos entre imágenes también se pueden realizar mediante copiar y pegar y el comando Editar control de pegado. 29.14 Restar Fondo Elimina fondos continuos suaves de geles y otras imágenes 39. Basado en el concepto del algoritmo lsquorolling ballrsquo descrito en Sternberg Stanley, Biomedical image processing, IEEE Computer. Jan 1983). Imagine que la imagen en escala de grises 2D tiene una tercera dimensión (altura) por el valor de la imagen en cada punto de la imagen, creando una superficie. Una bola de un radio determinado es rodada sobre el lado inferior de esta superficie, el casco del volumen alcanzable por la pelota es el fondo a ser restar. Figura 35 Proceso Substracto de fondo Este comando utiliza un paraboloidrsquo lsquosliding o un algoritmo lsquorolling ballrsquo heredado que puede usarse para corregir el fondo iluminado irregular como se muestra en los perfiles (Analizar Perfil de Trazado k) debajo de cada imagen. El radio de bolas de balanceo se debe establecer al menos en el tamaño del objeto más grande que no forma parte del fondo. Rolling Ball Radius El radio de curvatura del paraboloide. Como regla general, para imágenes de 8 bits o RGB debe ser al menos tan grande como el radio del objeto más grande de la imagen que no forma parte del fondo. Los valores mayores también funcionarán a menos que el fondo de la imagen sea demasiado irregular. Para las imágenes de 16 bits y 32 bits con intervalos de valores de píxeles diferentes de 0 a 255, el radio debe ser inversamente proporcional al rango de valores de píxeles (por ejemplo, para imágenes de 16 bits (valores de píxeles 0--65535), valores típicos de El radio son alrededor de 0.2 a 5). Fondo claro Permite el procesamiento de imágenes con fondo brillante y objetos oscuros. Colores separados (sólo imágenes RGB) Si no se selecciona, la operación sólo afectará al brillo, dejando intacto el tono y la saturación. Crear fondo (no restar) Si está marcada, la salida no es la imagen con el fondo restado sino el fondo en sí. Esta opción es útil para examinar el fondo creado (junto con la opción Vista previa).
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