Giá trị cường độ

Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python

Stephen Bailey

Instructor

Pixel và voxel

Pixel là phần tử ảnh 2D
Voxel là phần tử thể tích 3D
Hai thuộc tính: cường độ và vị trí

x-quang bàn chân

Kiểu dữ liệu và kích thước ảnh

Kiểu dữ liệu của mảng quyết định dải cường độ khả dụng

Type	Range	No. Val.
uint8	0, 255	256
int8	- 128, 127	256
uint16	0, 2$^{16}$	2$^{16}$
int16	-2$^{15}$, 2$^{15}$	2$^{16}$
float16	~-2$^{16}$, ~2$^{16}$	>>2$^{16}$

import imageio.v2 as imageio

im=imageio.imread('foot-xray.jpg')

im.dtype
    dtype('uint8')

im.size

im_int64 = im.astype(np.uint64)
im_int64.size

Histogram

Histogram: đếm số pixel ở mỗi giá trị cường độ.
Có trong scipy.ndimage
- mảng nhiều chiều
- dữ liệu có mặt nạ
Kỹ thuật và tính năng nâng cao trong scikit-image.

plt.plot(hist)
plt.show()

import scipy.ndimage as ndi

hist=ndi.histogram(im, min=0, 
                       max=255,
                       bins=256)

hist.shape

(256,)

Histogram

Cân bằng cường độ

Phân phối thường lệch về cường độ thấp (giá trị nền).
Cân bằng (Equalization): phân phối lại giá trị để tận dụng toàn dải cường độ.
Hàm phân phối tích lũy (CDF): cho biết tỷ lệ pixel trong một khoảng.

Hist+CDF

Cân bằng cường độ

import scipy.ndimage as ndi
hist = ndi.histogram(im, min=0, 
                         max=255,
                        bins=256)

cdf = hist.cumsum() / hist.sum()
cdf.shape

(256,)

im_equalized = cdf[im] * 255

fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].imshow(im)
axes[1].imshow(im_equalized)
plt.show()

ảnh đã cân bằng

Cùng luyện tập nào!

Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python