У меня есть форма ввода данных, которая используется для ввода данных из анализа изображений. Я беру сегменты изображений мембран в ImageJ, которые затем вставляю значения интенсивности в электронную таблицу Excel. Затем генерируется график, который отображает пиксели от начала сегментации с интенсивностью этого пикселя. Идея состоит в том, чтобы найти два пика на графике, чтобы найти конкретные области мембраны для сравнения, чтобы получить значение, называемое Kp (коэффициент разделения).
Смотрите рисунок ниже. (б) показывает, как изображения будут выглядеть на действительно хороших фотографиях. Линия показывает, как изображение может быть сегментировано, и значения интенсивности вдоль этих пикселей в строке копируются на лист Excel. (c) показывает типичный график интенсивности с двумя пиками, которые соответствуют краям мембраны.
На исходной странице ввода данных эти пики обнаруживаются в электронной таблице путем нахождения значений Max в определенной области столбца Excel. Этот метод работает только тогда, когда объект на изображении имеет определенный размер.
Я думаю, что есть лучший алгоритм для обнаружения этих пиков. Как видно на рисунке b, на этих пиках наблюдается экстремальное изменение наклона по сравнению с остальной частью графика. Моя мысль состоит в том, чтобы иметь столбец рядом со столбцами пикселей (x) и интенсивности (y), чтобы рассчитать наклон для каждой точки. Найдя максимальное и минимальное значение наклона +/- некоторое значение, я смогу найти область наклона, которая соответствует интересующему меня краю мембраны.
В настоящее время у меня есть три столбца:
px intensity slope
0 139
1 138 -0.57
...
Я хочу иметь возможность выбрать конкретную ячейку в столбце интенсивности, когда ячейка справа содержит максимальное или минимальное значение в этом столбце наклона.
Как я могу правильно реализовать это в Excel?
После реализации некоторых предложений я обнаружил небольшую ошибку в своем алгоритме, которую я не ожидал. Иногда графики интенсивности имеют более постепенное изменение, когда заканчивается мембрана и начинается фоновое изображение. Это приводит к следующему графику интенсивности, как показано ниже. Я думаю, что дополнительный шаг, который будет игнорировать минимальные уклоны, которые находятся в пределах определенного расстояния от максимального уклона, решит эту проблему.
