ImageJ

Name: ImageJ — Descarga gratuita. Procesamiento y análisis de imágenes científicas
Availability: InStock
Rating: 5 (2 reviews)
Author: imagej.net/ij

ImageJ — Procesamiento y análisis de imágenes científicas

ImageJ es un programa de procesamiento de imágenes de dominio público basado en Java desarrollado por los National Institutes of Health. ImageJ se diseñó con una arquitectura abierta que proporciona extensibilidad mediante plugins de Java y macros grabables. Los plugins personalizados de adquisición, análisis y procesamiento pueden desarrollarse utilizando el editor incorporado de ImageJ y un compilador de Java. Los plugins escritos por usuarios permiten resolver numerosos problemas de procesamiento y análisis de imágenes.

★★★★★

5.0(2 valoraciones)

Descargar ImageJ (Enlaces oficiales)

Tamaño del archivo: 47.7 MB

La última versión de ImageJ es: 154

Sistema operativo: Windows, Linux, MacOS

Idiomas: English

Desarrollador: imagej.net/ij

Precio: $0.00 USD

Producto de código abierto y gratuito.

Análisis de partículas. Cuantificación automática de objetos en imágenes binarias. La función detecta, enumera y mide partículas según su tamaño, forma e intensidad. Proporciona datos como área, perímetro, circularidad y valor promedio de intensidad para cada partícula identificada.
Corrección de fondo. Eliminación de inhomogeneidades de iluminación en imágenes. Esta función resta el fondo no uniforme mediante la estimación de una superficie de fondo a partir de los píxeles circundantes. Se aplica frecuentemente en microscopía para mejorar el contraste y la precisión de las mediciones cuantitativas.
Filtros de convolución. Aplicación de kernels predefinidos para realzar características específicas. Incluye operadores de detección de bordes (Sobel, Prewitt), suavizado (gaussiano, media) y enfoque (laplaciano). Cada kernel modifica los valores de píxel según matrices matemáticas definidas.
Seccionamiento Z. Reconstrucción tridimensional a partir de imágenes en múltiples planos focales. Combina varias imágenes 2D para crear una proyección con profundidad extendida o un stack 3D. Permite visualizar estructuras complejas con diferentes niveles de enfoque.
Medición de intensidad. Cuantificación de valores de píxel en regiones definidas. Proporciona lecturas de densidad óptica, fluorescencia y transmitancia en áreas seleccionadas. Las mediciones incluyen valor máximo, mínimo, promedio y desviación estándar de la intensidad.
Análisis de colocalización. Determinación de superposición espacial entre diferentes canales fluorescentes. Calcula coeficientes de correlación que indican el grado de superposición entre dos marcadores fluorescentes. Utiliza métodos estadísticos para evaluar la proximidad molecular.
Segmentación por umbral. Conversión de imágenes en escala de grises a binarias mediante selección de rango de intensidad. Permite aislar estructuras específicas basándose en su valor de píxel. Incluye algoritmos automáticos y manuales para determinar el valor óptimo de umbral.
Corrección de desplazamiento. Alineación temporal de imágenes para compensar movimientos no deseados. Utiliza correlación cruzada para registrar secuencias y estabilizar objetos en movimiento. Esencial para time-lapse microscopy y seguimiento de partículas.
Análisis de gradientes. Detección de cambios direccionales en la intensidad de la imagen. Identifica bordes y transiciones mediante cálculo de derivadas espaciales. Aplicado en morfometría y estudios de textura en imágenes biológicas.
Deconvolución óptica. Mejora de la resolución mediante compensación de distorsiones ópticas. Utiliza algoritmos iterativos para revertir el desenfoque causado por el sistema óptico. Aumenta el contraste y la claridad en imágenes microscópicas.
Análisis espectral. Descomposición de imágenes en componentes frecuenciales mediante transformada de Fourier. Permite filtrar patrones periódicos y ruido específico. Utilizado en procesamiento de señales y mejora de características estructurales.
Tracking de partículas. Seguimiento temporal de movimiento de objetos a través de múltiples frames. Genera trayectorias y calcula parámetros cinéticos como velocidad y desplazamiento. Aplicado en estudios de dinámica molecular y movilidad celular.
Morphological operations. Transformaciones estructurales basadas en formas geométricas. Incluye erosión, dilatación, apertura y cierre mediante elementos estructurantes. Modifica la forma de objetos en imágenes binarias para eliminar artefactos o conectar regiones.
Anotación y medición. Herramientas para marcar regiones de interés y agregar información textual. Permite dibujar líneas, rectángulos, elipses y formas libres sobre las imágenes. Las anotaciones se guardan junto con los datos de la imagen para documentación.
Generación de histogramas. Representación gráfica de la distribución de intensidades de píxeles. Proporciona información estadística sobre los valores tonales en una imagen o región seleccionada. Fundamental para ajustar contraste y evaluar calidad de imagen.

ImageJ fue creado en 1997 por Wayne Rasband en el National Institutes of Health. El desarrollo inició como una alternativa de código abierto para análisis de imágenes científicas. El programa está escrito principalmente en Java, lo que permite su ejecución en múltiples plataformas包括 Windows, macOS y Linux. La arquitectura modular permite a investigadores de todo el mundo contribuir con plugins especializados. La comunidad científica ha ampliado constantemente las capacidades del programa mediante extensiones específicas para diferentes disciplinas.