「mrcImageNormalizing」の版間の差分
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細 (Kinoshita がページ「MrcImageNormalizing」を「mrcImageNormalizing」に移動しました) |
(→A=2, B=3 のとき) |
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| (同じ利用者による、間の7版が非表示) | |||
| 行72: | 行72: | ||
</tr> | </tr> | ||
</table> | </table> | ||
| + | <br> | ||
===モードの詳細=== | ===モードの詳細=== | ||
| 行103: | 行104: | ||
<tr> | <tr> | ||
<td>4</td> | <td>4</td> | ||
| − | <td> | + | <td>直接演算する<br> |
data = A*data + B </td> | data = A*data + B </td> | ||
</tr> | </tr> | ||
| − | </table> | + | <tr> |
| − | + | <td>5</td> | |
| + | <td>ガウシアンとして密度を仮定する<br> | ||
| + | data = A*Normalized(data) + B<br> | ||
| + | Normalized(data): 平均値: 0, 標準偏差: 1としたもの</td> | ||
| + | </tr> | ||
| + | </table> | ||
== 実行例 == | == 実行例 == | ||
| − | === | + | ===[[Media:Input-1VOM-N-2D.mrc|入力ファイル]]の画像=== |
<table> | <table> | ||
<tr> | <tr> | ||
| − | <td>[[画像:Input- | + | <td>[[画像:Input-1VOM-N-2D.png]]</td> |
<td><p align="left">最小<br> | <td><p align="left">最小<br> | ||
最大<br> | 最大<br> | ||
| 行120: | 行126: | ||
標準誤差<br></p> | 標準誤差<br></p> | ||
</td> | </td> | ||
| − | <td><p align="left"> | + | <td><p align="left">-18651.7 (10, 1, 0)<br> |
| − | + | 52942.7 (24, 39, 0)<br> | |
| − | + | 7214.87<br> | |
| − | + | 10067.6<br> | |
| − | + | 125.845<br></p> | |
</td> | </td> | ||
</tr> | </tr> | ||
| − | </table> | + | </table> |
| + | <br> | ||
===オプション必須項目のみの場合=== | ===オプション必須項目のみの場合=== | ||
| 行139: | 行146: | ||
標準誤差<br></p> | 標準誤差<br></p> | ||
</td> | </td> | ||
| − | <td><p align="left">0 ( | + | <td><p align="left">-0.00221962 (10, 1, 0)<br> |
| − | + | 0.00448009 (24, 39, 0)<br> | |
| − | 0. | + | 0.000200939<br> |
| − | 0. | + | 0.000942109<br> |
| − | + | 1.17764e-05<br></p> | |
</td> | </td> | ||
</tr> | </tr> | ||
</table> | </table> | ||
| + | <br> | ||
===オプション -A, -B=== | ===オプション -A, -B=== | ||
| − | ====A= | + | ====A=1000, B=3で実行==== |
<table> | <table> | ||
<tr> | <tr> | ||
| 行159: | 行167: | ||
標準誤差<br></p> | 標準誤差<br></p> | ||
</td> | </td> | ||
| − | <td><p align="left"> | + | <td><p align="left">0.780381 (10, 1, 0)<br> |
| − | + | 7.48009 (24, 39, 0)<br> | |
| − | 4. | + | 3.20094<br> |
| − | 0. | + | 0.942109<br> |
| − | 0. | + | 0.0117764<br></p> |
| + | </td> | ||
| + | </tr> | ||
| + | </table> | ||
| + | |||
| + | === オプション -m === | ||
| + | ==== m=5で実行 ==== | ||
| + | ===== A=1, B=0 のとき ===== | ||
| + | <table> | ||
| + | <tr> | ||
| + | <td>[[画像:Outdata-m5-mrcImageNormalizing.png]]</td> | ||
| + | <td><p align="left">最小<br> | ||
| + | 最大<br> | ||
| + | 平均値<br> | ||
| + | 標準偏差<br> | ||
| + | 標準誤差<br></p> | ||
| + | </td> | ||
| + | <td><p align="left">-2.5693 (10, 1, 0)<br> | ||
| + | 4.5421 (24, 39, 0)<br> | ||
| + | -3.70619e-12<br> | ||
| + | 1<br> | ||
| + | 0.0125<br></p> | ||
| + | </td> | ||
| + | </tr> | ||
| + | </table> | ||
| + | 平均値が0、標準偏差が1になるように正規化されている。 | ||
| + | |||
| + | ===== A=3, B=2 のとき ===== | ||
| + | <table> | ||
| + | <tr> | ||
| + | <td>[[画像:Outdata1-m5-mrcImageNormalizing.png]]</td> | ||
| + | <td><p align="left">最小<br> | ||
| + | 最大<br> | ||
| + | 平均値<br> | ||
| + | 標準偏差<br> | ||
| + | 標準誤差<br></p> | ||
| + | </td> | ||
| + | <td><p align="left">-5.70789 (10, 1, 0)<br> | ||
| + | 15.6263 (24, 39, 0)<br> | ||
| + | 2<br> | ||
| + | 3<br> | ||
| + | 0.0375<br></p> | ||
</td> | </td> | ||
</tr> | </tr> | ||
</table> | </table> | ||
| + | 平均値が2、標準偏差が3になるように正規化されている。 | ||
2014年10月3日 (金) 04:55時点における最新版
mrcImageNormalizingとは画像の値の正規化を行うEosのコマンドである。
目次
オプション一覧
メインオプション
| オプション | 必須項目/選択項目 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|---|
| -i | 必須 | 入力ファイル: mrcImage | NULL |
| -o | 必須 | 出力ファイル: mrcImage | NULL |
| -A | 選択 | A | 1.0 |
| -B | 選択 | B | 0.0 |
| -ContourMin | 選択 | 輪郭の最小値 | 0.0 |
| -ContourMax | 選択 | 輪郭の最大値 | 1.0 |
| -ContourSolvent | 選択 | 溶媒の輪郭 | 0.0 |
| -c | 選択 | コンフィグファイル設定 | NULL |
| -m | 選択 | モードを設定 | 0 |
| -h | 選択 | ヘルプを表示 |
モードの詳細
| モード | 説明 |
|---|---|
| 0 | Double Exponential: Solvent and Object Fitting histgram to double exponentials as Solvent and Object |
| 1 | Min-Max: Background and Object data = A*(data-Min)/(Max-Min) + B |
| 2 | Contour data = A*(data-ContourMin)/(ContourMax-ContourMin) + B |
| 3 | Contour and Solvent if data < ContourSolvent, data = ContourSolvent. After this, calculate the below. |
| 4 | 直接演算する data = A*data + B |
| 5 | ガウシアンとして密度を仮定する data = A*Normalized(data) + B |
実行例
入力ファイルの画像
 |
最小 最大 |
-18651.7 (10, 1, 0) 52942.7 (24, 39, 0) |
オプション必須項目のみの場合
 |
最小 最大 |
-0.00221962 (10, 1, 0) 0.00448009 (24, 39, 0) |
オプション -A, -B
A=1000, B=3で実行
 |
最小 最大 |
0.780381 (10, 1, 0) 7.48009 (24, 39, 0) |
オプション -m
m=5で実行
A=1, B=0 のとき
 |
最小 最大 |
-2.5693 (10, 1, 0) 4.5421 (24, 39, 0) |
平均値が0、標準偏差が1になるように正規化されている。
A=3, B=2 のとき
 |
最小 最大 |
-5.70789 (10, 1, 0) 15.6263 (24, 39, 0) |
平均値が2、標準偏差が3になるように正規化されている。
