你真的認識你需要處理的圖像嗎？
你肯定會說：我肯定認識我的圖像，它是某種細胞，某種顏色是某種結構等等。
這看似是一個幼稚，且沒有意義的問題。但如果我換一個角度問：
你需要處理的圖像的長寬高、分辨率、顏色模式、顏色通道、單位、像素分布分別是多少？
從圖像的各種信息角度出發，即使只是一個簡單的細胞，你還真正認識它嗎？
通常一張儲存在計算機上的圖片，會包含兩部分的信息：
- 圖像信息(Image data)，即像素值。
- 圖像的背景信息(Metadata)，例如尺寸，圖像類型，位深，像素大小和顯微鏡設置等。
雖然Metadata不如圖像像素直觀，但了解一張圖片的Metadata，對后期處理是十分必要的。
這一篇作為介紹ImageJ的基本功能篇，就為大家介紹怎么換一個角度看圖像，得到圖像更加豐富的信息。這些信息不論是在處理圖像，還是在論文投稿中都是十分重要的，值得我們重視和學習。
一、得到圖像的基本信息（長寬高、分辨率、顏色模式、顏色通道、比例尺單位）
1、打開ImageJ自帶的樣例（File->Open Samples->Fluorescent Cells）
打開一張細胞的熒光照片
圖片的左上角邊框其實已經包含了一些信息，右下角有提示怎么查看圖片信息。
2、打開圖片信息（Image->Show Info...）
首先出現的是樣例的說明，這是什么細胞，每種顏色分別染了什么蛋白，以及一些操作提示。
這是該樣例的說明，右鍵可保存
最關鍵的是下面這些信息：
不懂某些指標意思的同學，可以自行查閱百度或者ImageJ的用戶說明
從這里可以讀出很多信息：包括長寬高（512像素*512像素，說明沒有設定比例尺）、顏色模式（RGB模式）、像素格式（8-bit）、顏色通道（三個通道）、圖片地址（URL）等。
但肯定有同學要問了，這張圖片的實際分辨率是多少，是多少dpi呢？
首先，圖像分辨率是由橫向像素量x縱向像素量來表示的。例如，上面的樣例圖片分辨率是512x512，也就是說這張圖片在屏幕上不斷放大，水平方向有512個像素點（色塊），垂直方向有512個像素點（色塊）。
dpi（Dots per inch）表示每英寸長度內的像素點數，是衡量打印機等設備分辨率的基本單位。投稿時經常會遇到，投稿的圖片需要至少300dpi，而通常我們的圖片默認是72dpi，打印出來不夠清晰：
所以投稿或者打印時一定要更改dpi，因為就算我們的圖像分辨率再高，如果只有72dpi（每英寸有72個像素點），最后印刷出來的圖片也是不夠清晰的。
以我們上面的圖像為例，如果要用300dpi打印上面的樣例圖片，這張圖片可以打印多大呢？
（512/300）x（512/300）=1.7 inch x 1.7 inch ≈ 4.3 cm x 4.3 cm
如果要保持更高的dpi，例如600dpi進行打印，那么打印出來的圖像尺寸就會變成300dpi的一半，即0.853 inch x 0.853 inch。
3、在ImageJ中可以快速調節圖片的dpi（Image->Adjust->Scale to DPI）
彈出下面的界面：
再也不用利用Photoshop調半天啦
ImageJ默認選擇600dpi，可以根據需求進行調節：
左上角出現英寸比例
這時候再查看圖片信息（ImageJ->Show Info...），可以看到出現了現有的dpi信息：
4、查看通道、切片及單位（ImageJ->Properties...）
打開MRI樣例（File->Open Samples->MRI Stack），可以看到這一圖像只有單個通道，有27個切片，以及比例尺單位（也可以在這里設置比例尺）。
二、得到圖像的灰度分布
1、Analyze->Histogram
還是以上面的熒光照片為例，點擊live，拖動滑塊即可得到不同通道的灰度分布，其中包含了灰度值的最大值（255-純黑）、最小值（0-純白），以及平均值。
2、Analyze->Surface Plot
以樹葉為例（File->Open Samples->Leaf）：
打開Surface Plot，會出現報錯，需要先把圖像轉換成8-bit，再打開Surface Plot，會出現下面的三維坐標系：
長寬分別代表x和y軸，z軸為灰度值，可見在尺子和樹葉處出現了明顯的“凹陷”，但是這圖片是不可以旋轉的，如果想要得到旋轉的圖，需要使用3D Surface Plot。
3、Analyze->3D Surface Plot
正面是這樣的
側面是這樣的
這種三維坐標系能更加清楚和直觀地看到，圖像的像素分布以及灰度分布情況，就能發現更多的細節。
上面這些方法是不是很炫酷呢？
這樣觀察你的圖像可以獲得更多的信息，對自己的圖像有更深一步的理解。
這不僅僅對以后配圖或論文投稿有所幫助，也可以進一步理解圖像處理的原理。
希望對你有幫助~