Le flux de travail typique dans ImageJ est d'abord prétraiter votre image de premier plan distinct de fond, puis seuil pour créer un masque d'image binaire. Vous pouvez éventuellement effectuer des opérations morphologiques pour manipuler le masque. Ensuite, lorsque vous avez terminé, convertissez le masque en une sélection, transférez la sélection à votre image originale non traitée et mesurez les statistiques souhaitées. Le plug-in "Trainable Weka Segmentation", qui utilise l'apprentissage automatique avec une interface utilisateur intuitive pour classer les pixels de l'image en plusieurs classes, est une autre bonne option pour la segmentation si vous avez du mal à trouver des étapes de prétraitement efficaces.
Pour plus de détails sur ces approches, voir le Segmentation page du wiki Fidji.