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python 实现12bit灰度图像映射到8bit显示的方法

2023-08-20 09:00:05 173

图像显示和打印面临的一个问题是：图像的亮度和对比度能否充分突出关键部分。这里所指的“关键部分”在CT里的例子有软组织、骨头、脑组织、肺、腹部等等。

技术问题

1、显示器往往只有8-bit，而数据有12-至16-bits。
2、如果将数据的min和max间(dynamicrange)的之间转换到8-bit0-255去，过程是个有损转换，而且出来的图像往往突出的是些噪音。

算法分析

12-bit到8-bit直接转换：

computeMinMax(pixel_val,min,max);//先算图像的最大和最小值
for(i=0;i
这个算法必须有，对不少种类的图像是很有效的：如8-bit图像，MRI,ECT,CR等等。
python实现
defmatrix2uint8(matrix):
'''
matrixmustbeanumpyarrayNXN
Returnsuint8version
'''
m_min=np.min(matrix)
m_max=np.max(matrix)
matrix=matrix-m_min
return(np.array(np.rint((matrix-m_min)/float(m_max-m_min)*255.0),dtype=np.uint8))
#np.rint,Roundelementsofthearraytothenearestinteger.


defpreprocess(img,crop=True,resize=True,dsize=(224,224)):
ifimg.dtype==np.uint8:
img=img/255.0

ifcrop:
short_edge=min(img.shape[:2])
yy=int((img.shape[0]-short_edge)/2)
xx=int((img.shape[1]-short_edge)/2)
crop_img=img[yy:yy+short_edge,xx:xx+short_edge]
else:
crop_img=img

ifresize:
norm_img=imresize(crop_img,dsize,preserve_range=True)
else:
norm_img=crop_img

return(norm_img).astype(np.float32)
defdeprocess(img):
returnnp.clip(img*255,0,255).astype(np.uint8)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。

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