Изучение методов интерполяции SimpleITK: руководство для начинающих

В мире обработки изображений интерполяция играет решающую роль в преобразовании и повторной выборке изображений до разных размеров или ориентаций. SimpleITK, мощная библиотека для анализа медицинских изображений, предоставляет несколько методов интерполяции для достижения этих преобразований. В этой статье мы рассмотрим различные методы интерполяции, поддерживаемые SimpleITK, и поймем, как их можно применять, используя примеры кода Python. Итак, приступим!

  1. Интерполяция ближайших соседей:

Интерполяция по ближайшему соседу — это самый простой метод, который работает путем присвоения значения ближайшего пикселя новому местоположению пикселя. Этот метод эффективен в вычислительном отношении, но может привести к получению блочных или пиксельных изображений. Вот пример использования интерполяции ближайшего соседа в SimpleITK:

import SimpleITK as sitk
# Load image
image = sitk.ReadImage("input_image.nii.gz")
# Resample using Nearest Neighbor interpolation
resampled_image = sitk.Resample(image, size=[256, 256], interpolator=sitk.sitkNearestNeighbor)
# Save the resampled image
sitk.WriteImage(resampled_image, "resampled_image.nii.gz")
  1. Линейная интерполяция:

Линейная интерполяция использует средневзвешенное значение окружающих пикселей для определения значения нового пикселя. Он обеспечивает более плавные результаты по сравнению с интерполяцией ближайшего соседа. Вот как можно применить линейную интерполяцию в SimpleITK:

import SimpleITK as sitk
# Load image
image = sitk.ReadImage("input_image.nii.gz")
# Resample using Linear interpolation
resampled_image = sitk.Resample(image, size=[256, 256], interpolator=sitk.sitkLinear)
# Save the resampled image
sitk.WriteImage(resampled_image, "resampled_image.nii.gz")
  1. Интерполяция B-сплайном:

Интерполяция B-сплайна формирует плавную кривую через соседние пиксели и обеспечивает более высокую степень точности. Это может быть хорошим выбором для интерполяции медицинских изображений. Вот пример использования интерполяции B-Spline в SimpleITK:

import SimpleITK as sitk
# Load image
image = sitk.ReadImage("input_image.nii.gz")
# Resample using B-Spline interpolation
resampled_image = sitk.Resample(image, size=[256, 256], interpolator=sitk.sitkBSpline)
# Save the resampled image
sitk.WriteImage(resampled_image, "resampled_image.nii.gz")
  1. Гауссова интерполяция:

Интерполяция по Гауссу использует ядро ​​Гаусса для интерполяции значений пикселей, что приводит к плавным и непрерывным переходам. Это может быть особенно полезно при работе с изображениями, требующими более естественного вида. Вот пример использования интерполяции по Гауссу в SimpleITK:

import SimpleITK as sitk
# Load image
image = sitk.ReadImage("input_image.nii.gz")
# Resample using Gaussian interpolation
resampled_image = sitk.Resample(image, size=[256, 256], interpolator=sitk.sitkGaussian)
# Save the resampled image
sitk.WriteImage(resampled_image, "resampled_image.nii.gz")

В этой статье мы рассмотрели несколько методов интерполяции, доступных в SimpleITK, для преобразования и повторной выборки изображений. Мы рассмотрели методы интерполяции «Ближайший сосед», «Линейный», «B-сплайн» и «Гауссова», каждый из которых имеет свои особенности и варианты использования. Используя возможности SimpleITK и эти методы интерполяции, вы можете выполнять точные и эффективные задачи обработки изображений в своих проектах Python. Начните работу с SimpleITK сегодня и раскройте весь потенциал анализа медицинских изображений!