Prostorové transformace

Biomedical Image Analysis in Python

Stephen Bailey

Instructor

Databáze OASIS

logo OASIS

Výrazná variabilita

pole mozků

Registrace

Zarovnání obrazů k šabloně
Minimalizace prostorové variability
Šablony:
- mohou reprezentovat více subjektů
- mohou být „průměrným" obrazem
Zahrnuje mnoho prostorových transformací

tři obrazy při registraci

Afinní transformace zachovávají body, přímky a roviny

příklad transformace

Posunutí

posunutá hlava

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])

Rotace

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

otočená hlava

Rotace obrazu

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

xfm.shape

(297, 297)

rotace se změnou tvaru

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

(256, 256)

rotace bez změny tvaru

Transformační matice

Transformační matice: aplikována na jeden obraz při registraci.

Elements of the matrix encode "instructions" for different affine transformations.

obraz se čtyřmi transformacemi

Použití transformační matice

# Identity matrix
mat = [[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]]

xfm = ndi.affine_transform(im, 
                           mat)

původní obraz

# Translate and rescale
mat = [[0.8, 0,   -20],
       [0,   0.8, -10],
       [0,   0,   1]]
xfm = ndi.affine_transform(im,
                           mat)

transformovaný obraz

Pojďme si procvičit!

Biomedical Image Analysis in Python