ค่าความเข้ม

การวิเคราะห์ภาพทางชีวการแพทย์ด้วย Python

Stephen Bailey

Instructor

พิกเซลและวอกเซล

พิกเซล คือองค์ประกอบภาพ 2D
วอกเซล คือองค์ประกอบปริมาตร 3D
มีสองคุณสมบัติ: ความเข้มและตำแหน่ง

ภาพเอกซเรย์เท้า

ชนิดข้อมูลและขนาดภาพ

ชนิดข้อมูลของอาร์เรย์กำหนดช่วงของค่าความเข้มที่เป็นไปได้

ชนิด	ช่วง	จำนวนค่า
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

ฮิสโตแกรม

ฮิสโตแกรม: นับจำนวนพิกเซลที่แต่ละค่าความเข้ม
ใช้งานผ่าน scipy.ndimage
- รองรับอาร์เรย์หลายมิติ
- รองรับข้อมูลแบบ masked
เทคนิคขั้นสูงเพิ่มเติมอยู่ใน 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,)

ฮิสโตแกรม

การปรับสมดุล

การกระจายมักเบ้ไปทางค่าความเข้มต่ำ (ค่าพื้นหลัง)
การปรับสมดุล: กระจายค่าใหม่เพื่อใช้ช่วงความเข้มทั้งหมดให้เกิดประโยชน์สูงสุด
ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (CDF): แสดงสัดส่วนของพิกเซลในแต่ละช่วง

ฮิสโตแกรม+CDF

การปรับสมดุล

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()

ภาพที่ปรับสมดุลแล้ว

มาฝึกกันเถอะ!

การวิเคราะห์ภาพทางชีวการแพทย์ด้วย Python