Trasformazioni spaziali

Analisi di immagini biomediche in Python

Stephen Bailey

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Notevole variabilità

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Registrazione

Allinea le immagini a un template
Riduci la variabilità spaziale
I template:
- possono rappresentare più soggetti
- possono essere un'immagine «media»
Richiede molte trasformazioni spaziali

tre immagini in registrazione

Le trasformazioni affini preservano punti, linee e piani

esempio di trasformazione

Traslazione

testa traslata

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])

Rotazione

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

testa ruotata

Rotazione dell'immagine

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

xfm.shape

(297, 297)

rotazione con ridimensionamento

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

(256, 256)

rotazione senza ridimensionamento

Matrice di trasformazione

Matrice di trasformazione: applicata a un'immagine per la registrazione.

Gli elementi della matrice codificano «istruzioni» per diverse trasformazioni affini.

immagine con quattro trasformazioni

Applicare una matrice di trasformazione

# Matrice identità
mat = [[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]]

xfm = ndi.affine_transform(im, 
                           mat)

immagine originale

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

immagine trasformata

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