Ricampionamento e interpolazione

Analisi di immagini biomediche in Python

Stephen Bailey

Instructor

Il ricampionamento cambia la forma dell'array

diversi campionamenti

vol = imageio.volread('OAS1_0255', format='DICOM')
vol.shape

(256, 256, 256)

cervello originale

vol_dn = ndi.zoom(vol, zoom=0.5)
vol_dn.shape

(128, 128, 128)

cervello downsampled

vol_up = ndi.zoom(vol, zoom=2)
vol_up.shape

(512, 512, 512)

cervello upsampled

$$ Interpolazione\ in\ 1\ D $$

Interpolazione in 1D

$$ Interpolazione\ in\ 1\ D $$

Interpolazione in 1D nearest neighbor

«Cuce insieme» i punti della griglia per modellare lo spazio tra i punti.
Nearest-neighbor: usa il valore misurato più vicino.
- order = 0
Interpolazione B-spline: modella lo spazio tra i punti con funzioni spline di ordine specificato.
- order è tra 1 e 5

$$ Interpolazione\ in\ 1\ D $$

Interpolazione B-spline

im=np.arange(100).reshape([10,10])

Immagine giocattolo a colori crescenti

zm1=ndi.zoom(im, zoom=10, order=0)
zm2=ndi.zoom(im, zoom=10, order=2)
zm3=ndi.zoom(im, zoom=10, order=4)

Immagine a colori crescente multi-ordine

Analisi di immagini biomediche in Python