通常在拍摄大型的，例如脑片、免疫组化等样本时，会遇到显微镜视野太小，需要多次拍摄的情况。

为了解决显微镜视野太小的问题，一般会使用电动平移台移动样品，对整个样品进行平铺扫描。然而由于精确性的原因，往往图像和图像之间存在位移或者重叠。这时候就需要对图片进行拼接，以获得完整图像。

这篇文章会针对图像拼接的各种情况，介绍ImageJ中不同的自动图像拼接方法。

官网对图像拼接的说明如下：

Image Stitching​imagej.net

自动图像拼接大概可以分为以下三种情况：

一、图片无重叠

二、图片有规律重叠

三、图片无规律重叠

下面会针对这三种情况，介绍不同的解决方案。

一、图片无重叠

这种情况并不多见，通常运用于理想情况下，图片无重叠分割后，重新拼接。

（1）对于无重叠的两张图片(Stack)，如下图所示

图片拼接方法（Image -> Stacks -> Tools -> Combine）

这里的情况需要横向拼接，如果要纵向拼接，可以勾选Combine vertically，拼接结果：

（2）对于无重叠的平铺扫描的一系列图片，如下图所示：

图片拼接方法（Plugins -> Stitching -> Grid/Collection stitching）

进行平铺扫描的图片拼接时，必须要知道扫描的方式（Type），方向（Order），这里的扫描方式是由左到右，由上到下，所以选择Grid: row-by-row，Right&Down。

以及这组图片在x、y上的Grid size，即每行每列有几张图，这里总共有98张图片，x轴上每行14张图片，y轴上每列7张图片。初始化窗口如下：

重点注意红框中的参数：

Directory：定义图片文件夹路径，待拼接的图片需要放入一个文件夹。

First file index i：定义i的初始值，这里定义i的初始值为1。

File name for tiles：读取命名为tile_{i}.tif的图片，这里的{i}是可变参数。

不要勾选Compute overlap，因为图片之间没有重叠。

拼接结果：

二、图片有规律重叠

这种情况是最常见的，特别是在平铺扫描的情况下，每张图片在x、y方向都可能有部分的重叠，且有一定的规律。

（1）对于有重叠的两张图片(Stack)，如下图所示

图片拼接方法（Plugins -> Stitching -> Pixelwise Stitching of Images）

选择需要拼接的两张图片，弹出初始化窗口：

这里需要注意红框中的参数：

Subpixel accuracy：如果勾选，可以提高拼接的正确率，但会增加计算时间。

Registration channel image：选择拼接时参照的channel。这里的图片为8-bit只有一个通道，所以不用考虑，如果是RGB图片的拼接，需要选择最好的Channel来进行拼接。

该插件可以自动探测图片的重叠区域，并进行拼接，拼接结果：

如果拼接效果不佳，可以用矩形框选工具，先框选出特征区域，再进行拼接。

（2）对于有重叠的平铺扫描的一系列图片，如下图所示：

图片拼接方法与第一种情况一样（Plugins -> Stitching -> Grid/Collection stitching）

但唯一的不同是，在初始化窗口需要勾选Compute overlap，因为图片有重叠，拼接结果如下所示：

三、图片无规律重叠

这种情况也比较常见，比如手动拍摄的图片拼接，图片与图片的位置关系没有明显的规律，例如下图果蝇的图片：

图片拼接方法（Plugins -> Stitching -> Grid/Collection stitching）

但因为图片的位置关系位置，所以Type选择Unknown position。

初始化窗口就简单很多了，只需要确定文件夹路径等参数：

这种模式会自动检测图片的重叠部分，并通过重叠确定图片之间的位置关系，拼接结果如下：

如果上述所有方法都拼不好，建议直接用TrakEM2手动拼接：

TrakEM2​imagej.net

如果对于ImageJ使用有什么问题可以私信我，或者给我发邮件：zhaoyc9@163.com

更多教程可以关注我的专栏：

ImageJ实用教程​zhuanlan.zhihu.com

ImageJ开发教程​zhuanlan.zhihu.com

希望对大家有帮助~