Fiji（Fiji Is Just ImageJ） 是一款基于Java平台开发的开源显微图像分析软件，由美国国家卫生研究院（NIH）的Wayne Rasband团队主导开发，并依托活跃的全球社区持续优化。作为ImageJ的增强发行版，Fiji预集成了数百个专业插件和库，专为生物医学、材料科学及工程学领域的图像处理设计，支持从基础操作到三维重建的复杂分析任务。

一、核心功能概览

1. 基础图像处理

• 格式兼容性：支持TIFF、JPEG、PNG、DICOM、LSM（共聚焦显微镜格式） 等近百种图像格式，可直接读取蔡司、奥林巴斯、徕卡等厂商的显微镜原始数据。

• 编辑工具：提供裁剪、旋转、对比度调整、滤波降噪（高斯模糊、中值滤波）及二值化分割（如Otsu阈值法）等功能。

2. 高级分析与量化

• 支持Z-stack图像序列生成三维模型（如3D Viewer插件），用于细胞结构重建和材料表面形貌分析。

• 细胞计数与形态测量：通过Analyze Particles自动识别细胞/颗粒，计算数量、面积、周长等参数。

• 荧光强度分析：利用ROI Manager标记区域，量化荧光信号强度，适用于蛋白质表达研究。

• 自动化统计：

• 三维重建与可视化：

• Western Blot分析：集成Analyze Gels插件，自动识别电泳条带并计算灰度值，简化蛋白质定量流程。

3. 专业领域模块

• 共定位分析：检测不同荧光通道的重叠信号，研究分子相互作用（如Colocalization插件）。

• 光片成像预处理：针对光片显微镜（LSFM）数据，提供几何校正、背景减除和去卷积处理宏命令。

• 深度学习整合：通过DeepImageJ等插件接入AI模型，实现自动化图像分割与分类。

4. 自动化与扩展性

• 宏与脚本：支持宏录制（.ijm） 和Jython/Python脚本，批量处理上百张图像，提升效率。

• 插件生态：用户可自定义插件或从社区获取超千种工具（如线粒体网络分析工具MiNA）。

二、应用领域

• 生命科学：细胞增殖分析、神经结构重建、病理切片量化。

• 材料工程：纳米颗粒尺寸测量、SEM/TEM图像表面粗糙度计算。

• 临床医学：MRI/CT数据可视化、药物筛选模型构建。

三、技术优势与关键词

• 开源免费：无许可费用，代码透明，支持二次开发。

• 跨平台兼容：完美适配Windows、macOS、Linux系统。

• 高性能处理：64位版本优化内存管理，提升大图像（如4TB级全景拼接）处理速度。

• 社区驱动：持续更新插件库，年均新增数十种工具（如TrackMate粒子追踪）。

总结
Fiji凭借其模块化设计、科研级精度和高度可扩展性，已成为全球科研人员的首选图像分析平台。无论是显微图像的三维重建、高通量筛选，还是AI赋能的智能分割，Fiji均提供一站式解决方案，推动多学科研究的创新突破。