Ресемплінг і інтерполяція

Біомедична обробка зображень у Python

Stephen Bailey

Instructor

Ресемплінг змінює форму масиву

різні варіанти семплування

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

(256, 256, 256)

оригінал мозку

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

(128, 128, 128)

зменшена вибірка мозку

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

(512, 512, 512)

оригінал мозку

$$ Interpolation\ in\ 1\ D $$

Інтерполяція в 1D

$$ Interpolation\ in\ 1\ D $$

Інтерполяція в 1D, найближчий сусід

«Зшиває» вузли сітки, моделюючи простір між ними.
Найближчий сусід: бере найближче виміряне значення.
- order = 0
B-spline-інтерполяція: моделює простір між точками сплайнами заданого порядку.
- order від 1 до 5

$$ Interpolation\ in\ 1\ D $$

Інтерполяція B-spline

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

Кольорове зростання, іграшкове зображення

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

Кольорове зростання для різних порядків

Біомедична обробка зображень у Python