如何处理使用 simpleITK 加载的图像中的负像素值答案

【问题标题】：How to deal with negative pixel values in images loaded using simpleITK如何处理使用 simpleITK 加载的图像中的负像素值
【发布时间】：2021-01-17 14:31:17
【问题描述】：

我一直在研究 DICOM CT 扫描图像。我使用 simleITK 将图像读取到 numpy 数组。但是图像像素值是负浮点值，如图所示，每个像素的 dtype 是 float32。如何转换这些像素值以训练 TensorFlow 3D CNN 模型？

# Read the .nii image containing the volume with SimpleITK:
sitk_obj = sitk.ReadImage(filename)

# and access the numpy array:
image = sitk.GetArrayFromImage(sitk_obj)

负像素值 negative pixel values

读取的图像形状不同，如何将它们调整为特定的恒定图像形状？（如下图所示）

different image shapes

【问题讨论】：

标签： python tensorflow computer-vision image-segmentation simpleitk

【解决方案1】：

如果您使用 SimpleITK 的 RescaleIntensity 函数，您可以将像素值重新缩放到您需要的任何范围。这是该函数的文档：

https://simpleitk.org/doxygen/latest/html/namespaceitk_1_1simple.html#af34ebbd0c41ae0d0a7a152ac1382bac6

要调整图像大小，您可以使用 SimpleITK 的 ResampleImageFilter。这是该课程的文档：

https://simpleitk.org/doxygen/latest/html/classitk_1_1simple_1_1ResampleImageFilter.html

以下 StackOverflow 答案显示了如何创建参考图像，您可以将图像重新采样到：

https://stackoverflow.com/a/48065819/3712577

还有这个 Github Gist 如何将多个图像重新采样到同一个参考图像：

https://gist.github.com/zivy/79d7ee0490faee1156c1277a78e4a4c4

请注意，SimpleITK 将图像视为物理空间中的对象。因此，如果图像原点、方向和像素间距不匹配，那么您将无法获得预期的结果。

【讨论】：