1、對數變換

圖像對數變換首先將圖像從SimpleITK圖像數據轉成Numpy矩陣數據，然后采用Numpy的log1p（）函數來計算數據的log（1+x）變換，由于1+x不能小于零，因此這里我們使用圖像減去圖像的最小值來計算對數變換結果。

image = sitk.ReadImage("srcdicom.mha") np_image = sitk.GetArrayFromImage(image) # log transform np_log_image = np.log1p(np_image - np.min(np_image)) log_image = sitk.GetImageFromArray(np_log_image) log_image.SetOrigin(image.GetOrigin()) log_image.SetDirection(image.GetDirection()) log_image.SetSpacing(image.GetSpacing()) sitk.WriteImage(log_image, "log_image.mha")

2、冪次變換

圖像對數變換首先將圖像從SimpleITK圖像數據轉成Numpy矩陣數據，然后采用Numpy的power（）函數來計算數據的冪次變換，為了防止出現計算值溢出錯誤，因此這里我們使用圖像減去圖像均值再除以圖像方差來計算圖像冪次變換結果，，在這里我們計算圖像3次冪變換。

# power transform np_image_clone1 = np_image.copy() np_image_clone1 = (np_image_clone1 - np_image.mean()) / np_image.std() np_power_image = np.power(np_image_clone1, 3) power_image = sitk.GetImageFromArray(np_power_image) power_image.SetOrigin(image.GetOrigin()) power_image.SetDirection(image.GetDirection()) power_image.SetSpacing(image.GetSpacing()) sitk.WriteImage(power_image, "power_image.mha")

3、指數變換

圖像指數變換首先將圖像從SimpleITK圖像數據轉成Numpy矩陣數據，然后采用Numpy的exp（）函數來計算數據的指數變換，為了防止出現計算值溢出錯誤，因此這里我們使用圖像減去圖像均值再除以圖像方差來計算圖像指數變換結果。

# exp transform np_image_clone = np_image.copy() np_image_clone = (np_image_clone - np_image.mean()) / np_image.std() np_exp_image = np.exp(np_image_clone) exp_image = sitk.GetImageFromArray(np_exp_image) exp_image.SetOrigin(image.GetOrigin()) exp_image.SetDirection(image.GetDirection()) exp_image.SetSpacing(image.GetSpacing()) sitk.WriteImage(exp_image, "exp_image.mha")

4、直方圖均衡化

我們使用函數AdativeHistogramEqualizationImageFilter（）函數來實現圖像的直方圖均衡化，這個類函數需要人為設置三個參數：Alpha，Beta，Radius，其中Alpha參數是用來控制結果相對于經典直方圖均衡化方法結果的相似程度，Beta參數用來控制圖像銳化程度，Radius用來控制直方圖統計時的區域大小。

# Histogram equalization sitk_hisequal = sitk.AdaptiveHistogramEqualizationImageFilter() sitk_hisequal.SetAlpha(0.9) sitk_hisequal.SetBeta(0.9) sitk_hisequal.SetRadius(3) sitk_hisequal = sitk_hisequal.Execute(image) sitk.WriteImage(sitk_hisequal, "sitk_hisequal.mha")

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5、拉普拉斯圖像銳化

我們使用LaplacianSharpeningImageFilter（）函數來對圖像進行拉普拉斯銳化。參數設置也比較簡單，是否使用輸入圖像的Spacing來進行計算，在這里我們為了保持一致性，設置使用輸入圖像的Spacing。

# laplace sharpen sitk_laplaciansharp = sitk.LaplacianSharpeningImageFilter() sitk_laplaciansharp.UseImageSpacingOn() sitk_laplaciansharp = sitk_laplaciansharp.Execute(image) sitk.WriteImage(sitk_laplaciansharp, "sitk_laplaciansharp.mha")

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python SimpleITK实现医学图像增强算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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