輝度値

Python による生体医療画像解析

Stephen Bailey

Instructor

ピクセルとボクセル

  • ピクセルは2次元の画像要素
  • ボクセルは3次元の体積要素
  • 2つの属性：輝度と位置

足のX線画像

Python による生体医療画像解析

データ型と画像サイズ

配列のデータ型が輝度値の範囲を決定する

型 範囲 値の数
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

153600

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

1228800
Python による生体医療画像解析

ヒストグラム

  • ヒストグラム：各輝度値のピクセル数をカウント。
  • scipy.ndimage で実装
    • 高次元配列に対応
    • マスクデータに対応
  • 高度な機能は scikit-image で利用可能。
plt.plot(hist)
plt.show()

import scipy.ndimage as ndi

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

hist.shape

(256,)

ヒストグラム

Python による生体医療画像解析

ヒストグラム平均化

  • 分布は低輝度（背景値）に偏りやすい。

  • 平均化：輝度範囲全体を最適に活用するよう値を再分配。

  • 累積分布関数（CDF）：範囲内のピクセルの割合を示す。

ヒストグラムとCDF

Python による生体医療画像解析

ヒストグラム平均化

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()

平均化後の画像

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練習しましょう！

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