1、對數(shù)變換

圖像對數(shù)變換首先將圖像從SimpleITK圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成Numpy矩陣數(shù)據(jù)，然后采用Numpy的log1p（）函數(shù)來計算數(shù)據(jù)的log（1+x）變換，由于1+x不能小于零，因此這里我們使用圖像減去圖像的最小值來計算對數(shù)變換結(jié)果。

image = sitk.ReadImage("srcdicom.mha") np_image = sitk.GetArrayFromImage(image) # log transform np_log_image = np.log1p(np_image - np.min(np_image)) log_image = sitk.GetImageFromArray(np_log_image) log_image.SetOrigin(image.GetOrigin()) log_image.SetDirection(image.GetDirection()) log_image.SetSpacing(image.GetSpacing()) sitk.WriteImage(log_image, "log_image.mha")

2、冪次變換

圖像對數(shù)變換首先將圖像從SimpleITK圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成Numpy矩陣數(shù)據(jù)，然后采用Numpy的power（）函數(shù)來計算數(shù)據(jù)的冪次變換，為了防止出現(xiàn)計算值溢出錯誤，因此這里我們使用圖像減去圖像均值再除以圖像方差來計算圖像冪次變換結(jié)果，，在這里我們計算圖像3次冪變換。

# power transform np_image_clone1 = np_image.copy() np_image_clone1 = (np_image_clone1 - np_image.mean()) / np_image.std() np_power_image = np.power(np_image_clone1, 3) power_image = sitk.GetImageFromArray(np_power_image) power_image.SetOrigin(image.GetOrigin()) power_image.SetDirection(image.GetDirection()) power_image.SetSpacing(image.GetSpacing()) sitk.WriteImage(power_image, "power_image.mha")

3、指數(shù)變換

圖像指數(shù)變換首先將圖像從SimpleITK圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成Numpy矩陣數(shù)據(jù)，然后采用Numpy的exp（）函數(shù)來計算數(shù)據(jù)的指數(shù)變換，為了防止出現(xiàn)計算值溢出錯誤，因此這里我們使用圖像減去圖像均值再除以圖像方差來計算圖像指數(shù)變換結(jié)果。

# exp transform np_image_clone = np_image.copy() np_image_clone = (np_image_clone - np_image.mean()) / np_image.std() np_exp_image = np.exp(np_image_clone) exp_image = sitk.GetImageFromArray(np_exp_image) exp_image.SetOrigin(image.GetOrigin()) exp_image.SetDirection(image.GetDirection()) exp_image.SetSpacing(image.GetSpacing()) sitk.WriteImage(exp_image, "exp_image.mha")

4、直方圖均衡化

我們使用函數(shù)AdativeHistogramEqualizationImageFilter（）函數(shù)來實現(xiàn)圖像的直方圖均衡化，這個類函數(shù)需要人為設(shè)置三個參數(shù)：Alpha，Beta，Radius，其中Alpha參數(shù)是用來控制結(jié)果相對于經(jīng)典直方圖均衡化方法結(jié)果的相似程度，Beta參數(shù)用來控制圖像銳化程度，Radius用來控制直方圖統(tǒng)計時的區(qū)域大小。

# Histogram equalization sitk_hisequal = sitk.AdaptiveHistogramEqualizationImageFilter() sitk_hisequal.SetAlpha(0.9) sitk_hisequal.SetBeta(0.9) sitk_hisequal.SetRadius(3) sitk_hisequal = sitk_hisequal.Execute(image) sitk.WriteImage(sitk_hisequal, "sitk_hisequal.mha")

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5、拉普拉斯圖像銳化

我們使用LaplacianSharpeningImageFilter（）函數(shù)來對圖像進行拉普拉斯銳化。參數(shù)設(shè)置也比較簡單，是否使用輸入圖像的Spacing來進行計算，在這里我們?yōu)榱吮３忠恢滦?#xff0c;設(shè)置使用輸入圖像的Spacing。

# laplace sharpen sitk_laplaciansharp = sitk.LaplacianSharpeningImageFilter() sitk_laplaciansharp.UseImageSpacingOn() sitk_laplaciansharp = sitk_laplaciansharp.Execute(image) sitk.WriteImage(sitk_laplaciansharp, "sitk_laplaciansharp.mha")

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python SimpleITK实现医学图像增强算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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