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 (dynamic range) 的之间转换到 8-bit 0-255 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 < nNumPixels; i++) disp_pixel_val[i] = (pixel_val[i] - min)*255.0/(double)(max-min);
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
def matrix2uint8(matrix): ''' matrix must be a numpy array NXN Returns uint8 version ''' 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, Round elements of the array to the nearest integer.
def preprocess(img, crop=True, resize=True, dsize=(224, 224)): if img.dtype == np.uint8: img = img / 255.0 if crop: 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 if resize: norm_img = imresize(crop_img, dsize, preserve_range=True) else: norm_img = crop_img return (norm_img).astype(np.float32) def deprocess(img): return np.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。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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