什么是图像处理？
图像处理是将像片格式的图像调整至所期望的外观的过程。在科学出版领域，现在几乎所有的期刊都要求提交数字图像，因此图像处理通常需要使用计算机软件来完成。
图像修改通常是研究人员制作符合出版要求的高质量图版的必经过程，但对图像的不当处理可能会导致论文被拒和对研究可信度的质疑。
尽管故意欺诈的情况相对较少，但由于疏忽而对图像进行了不当操纵的情况却经常出现。
《细胞生物学杂志》（Journal of Cellular Biology ，JCB）是首批严格检查图像并筛选图像处理操作的期刊之一，其所属的洛克菲勒大学出版社（The Rockefeller University Press）出版的指南[1]自出版以来也得到了广泛的应用。其他期刊和组织也相继提供了各自的相关指南和说明。[2-5]
下面，我们总结了在准备用于出版的图像时，哪些操作是允许的，而哪些操作是应当避免的。
可接受的图像处理操作
科研出版中，只有以下几个基本的图像调整操作是允许的，更复杂的处理则必须在论文中进行说明。
1. 应用于整个图像的适度的线性改变。
线性改变意味着对亮度、对比度和颜色平衡的修正。任何更改都应该应用于整个图像，而不是局部区域。所有的更改也应是适度的，避免造成读者对结果理解上的偏差。
例如，如果亮度增加太多，可能会使太多像素具有最大亮度，因此会丢失这些像素之间的细微差异（Figure 1）。避免使用图像软件的自动对比度、自动色阶和自动颜色等工具，因为这些工具可能会对图像进行过度处理。
gamma值的调整被视为非线性改变，应避免该项操作。当需要调整gamma值和伪彩色时，应在论文中予以披露。
需要记住的另一点是，如果有一组图像要放在一起显示并进行比较（例如对照组与几种不同的实验处理组），则应使用相同的设置拍摄所有照片，并以相同的方式进行图像处理。
是的，这意味着您应该对拍照时的设置以及对图像进行了何种处理进行记录。建议您提前做好准备。
2. 裁剪。
我们通常不需要显示从相机或扫描仪获得的整个图像，因此裁剪图像以删除不必要的信息或边缘空白通常是被允许的。但是，裁剪不应改变结果或引入歧义。
让我们再次以Figure 1中的western blot为例。虽然习惯上只显示那些我们感兴趣的蛋白质条带，但通过裁剪去除不需要的条带却是不正确的。
裁剪得离条带太近也可能会让读者怀疑您是否在试图掩盖附近还有另一个条带的事实（Figure 2）。有些期刊要求在图中显示蛋白质条带时，其上方和下方一定范围内的区域必须包含在图中。
裁剪后，如果需要将一些图像片段拼合在一起，则应勾勒出这些片段的轮廓（或用一些空白隔开），以清楚地显示它们来自不同的来源（Figure 3）。
3. 调整尺寸。
发表在期刊文章中的图像几乎从来都不会与原始图像尺寸完全一致。重新调整尺寸是确保您的图像符合期刊所需尺寸的必要操作。减小图像尺寸（即，减少像素数）通常是被允许的。
计算机软件可以通过计算平均值将多个像素转换成一个像素，而人眼不会发现其中的差异，但是，不要试图增加图像的像素数。
这是因为，要增加像素数，计算机软件必须创建并不存在的额外像素，这会导致对数据的误解，同时这项操作并不会使低分辨率的图像看起来更清晰。
在重新调整尺寸之前，应在图像中添加比例尺，以确保最终图版中比例尺的准确性。需要放在一起显示并进行比较的一组图像应以相同的方式做尺寸调整。
减少图像处理操作的小技巧
1. 提前计划。
如果实验开始之前做了良好的计划，重新排列图片中的内容或者某些处理图像的操作就不大有必要了。
2. 拍摄最佳照片。
熟悉用于图像采集的仪器和软件，以便拍摄的图像接近于论文中需要的显示效果。以尽可能高的分辨率拍摄照片，并以正确的格式保存（即使用TIFF格式，而不是JPEG格式）。
同时还应以图像采集软件的源文件格式保存一份文件，因为此类文件可能包含仪器设置的元数据，如放大率等信息。
还要记得始终保留原始图像文件。开始处理图像时务必保存一份副本，以便始终保留有原始文件。
这样做的原因包括：
第一，如果处理过度或者犯了其他错误，可以重新开始。
第二，期刊编辑可能会要求查看原始图像，以确认图像得到了正确的处理。
第三，数字图像包含的信息远远超出我们的眼睛所能看到的。
一幅8位灰度图像可以有256种灰度，而人眼只能分辨大约30种灰度。我们所做的任何调整旨在为人类读者提供最佳的视觉效果.
因此，图像数据会发生改变，有些信息可能会丢失。如果需要进行定量的测量，那么应使用原始图像，而不是经过处理的图像。
参考文献
1. Rossner M, Yamada K. What’s in a picture: the temptationof image manipulation. J Cell Biol. 2004;166:11-15. Doi:10.1083/jcb.200406019
2. Nature. Image integrity and standards. http://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/image-integrity(Accessed August 5, 2021).
3.Office of Research Integrity. Guidelines for best practices in imageprocessing.
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