Transformações espaciais

Análise de Imagens Biomédicas em Python

Stephen Bailey

Instructor

Banco de dados OASIS

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Alta variabilidade

mosaico de cérebros

Registro

Alinhar imagens ao template
Minimizar variabilidade espacial
Templates:
- podem representar vários sujeitos
- podem ser uma imagem "média"
Envolve muitas transformações espaciais

três imagens registrando

Transformações afins preservam pontos, linhas e planos

exemplo de transformação

Translação

cabeça deslocada

import imageio.v2 as imageio
import scipy.ndimage as ndi

im=imageio.imread('OAS1036-2d.dcm')
im.shape

(256, 256)

com = ndi.center_of_mass(im)

d0 = 128 - com[0]
d1 = 128 - com[1]

xfm = ndi.shift(im, 
          shift=[d0, d1])

Rotação

ndi.rotate(im,
           angle=25,
           axes=(0,1))

cabeça rotacionada

Rotação de imagem

xfm = ndi.rotate(im, angle=25)

xfm.shape

(297, 297)

rotação com redimensionamento

xfm = ndi.rotate(im, angle=25, 
              reshape=False)
xfm.shape

(256, 256)

rotação normal

Matriz de transformação

Matriz de transformação: aplicada a uma imagem para registro.

Os elementos da matriz codificam "instruções" para diferentes transformações afins.

imagem com quatro transformações

Aplicando uma matriz de transformação

# Matriz identidade
mat = [[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]]

xfm = ndi.affine_transform(im, 
                           mat)

imagem original

# Transladar e redimensionar
mat = [[0.8, 0,   -20],
       [0,   0.8, -10],
       [0,   0,   1]]
xfm = ndi.affine_transform(im,
                           mat)

imagem transformada

Vamos praticar!

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