Ресемплинг и интерполяция

Анализ биомедицинских изображений на Python

Stephen Bailey

Instructor

Ресемплинг изменяет форму массива

разные варианты ресемплинга

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

(256, 256, 256)

исходный снимок мозга

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

(128, 128, 128)

снимок мозга с уменьшенной дискретизацией

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

(512, 512, 512)

исходный снимок мозга

$$ Interpolation\ in\ 1\ D $$

Интерполяция в 1D

$$ Interpolation\ in\ 1\ D $$

Интерполяция в 1D методом ближайшего соседа

«Сшивает» узлы сетки, моделируя пространство между ними.
Метод ближайшего соседа: использует ближайшее измеренное значение.
- order = 0
B-сплайн интерполяция: моделирует пространство между точками с помощью сплайн-функций заданного порядка.
- order от 1 до 5

$$ Interpolation\ in\ 1\ D $$

Интерполяция B-сплайном

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

Цветное тестовое изображение с возрастающими значениями

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

Цветное изображение с несколькими порядками интерполяции

Анализ биомедицинских изображений на Python