geJ的一个非常重要的应用。下面对它做进一步的介绍。

3.1Stack的基本概念

Stack就是把一系列相关的图片以“栈”的形式显示在同一窗口内，通过一条命令就可以处理整个“栈”的所有图片。

3.2Stack的应用

下面通过一个目标跟踪的例子来看对它的使用：

图1是一个由50张图片组成的图片栈的第一帧，我们能看到两只白蚁在托盘上的运动。我们需要对这两只白蚁进行跟踪，包括托盘上白蚁的数量、各自位置的标定和两只白蚁间位置的测量。

第一步，使用Image/Duplicate复制raw-stack的第一帧，命名为background。

第二步，需要把这两只白蚁从background中分开出来。在background里圈定一个矩形框，按下“c”复制，移动这个矩形框直到覆盖掉白蚁，最后按下“v”粘贴上。对每一只白蚁都重复这样的操作，最后得到图2background。这就是把白蚁分离开后的背景图。

第三步，从该图片栈中所有的图片中减去这个背景图background。使用Process/ImageCalculator，在弹出的对话框中，“Image1”就是这个图片栈，这里的“Operator”用“Subtract”，这里的“Image2”就是背景图background。

第四步，使用Image/AdjustThreshold来设定最低和最高阀值。这样，白蚁就是红色，背景就是黑色。调整的标准就是浏览整个图片栈，让所有的红色都始终连在一块。最后点对话框中的“Apply”按钮，就把图片栈里所有50张图片都全部转换为黑/白的二值图片了。如图3binary-stack所示。

最后，运行“Tracker”插件，得到图4的结果。选中那一栏的意义如下：在该图片栈的第5帧图片上，发现2只白蚁，第一只白蚁所在位置坐标是（46.4,65.1），第二只所在位置坐标是（76.3,89.4）,它们之间的距离是38.49个像素。

同时弹出的还有一个表示每一帧对应的白蚁之间距离的二维坐标关系图，

限于篇幅关系，这里就不再给出了。

图4白蚁跟踪结果

除了这种目标跟踪插件外，还有其他的跟踪插件，比如像MultiTracker,

Manual_Tracking，SpotTracker,MTrack2,ParticleTracker和MTrackJ等。它们的具体使用可以查看相关的手册。

关于Stack的插件还有很多，可以根据研究人员的需要有选择的学习使用。相关资料可以在站点：http://rsb.info.nih.gov/ij/plugins/中找到。

4结束语

　ImageJ作为Java语言开发的图像处理和分析平台,具备多种图像处理和分析功能，特别是在医学影像学诊断领域的应用非常广泛。该软件支持插件技术,互联网上有大量针对某些特殊应用领域的免费插件可供下载使用。希望本文能对读者提供一定的帮助。

参考文献

[1]Rasband,W.S.,ImageJ,U.S.NationalInstitutesofHealth,Bethesda,
Maryland,USA,http://rsb.info.nih.gov/ij/,1997-2006.

[2]Abramoff,M.D.,Magelhaes,P.J.,Ram,S.J."ImageProcessingwithImageJ".BiophotonicsInternational,volume11,issue7,pp.36-42,(2004).

[3]BruceEckel,‘Thinkinginjava’ThirdEdition.

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