SimpleITK 使用 RescaleIntensityImageFilter 轉換影像數值範圍教學與範例

介紹如何使用 SimpleITK 的 RescaleIntensityImageFilter 對影像的像素值進行線性轉換。

首先從 DICOM 影像序列讀取 3D 影像資料：

import SimpleITK as sitk
import matplotlib.pyplot as plt

# DICOM 影像序列檔案所在目錄
dicom_folder = "/mnt/data/ct_image"

# 建立影像序列 Reader
reader = sitk.ImageSeriesReader()

# 取得所有 DICOM 影像的 Series IDs
series_ids = reader.GetGDCMSeriesIDs(dicom_folder)

# 取得指定 Series ID 的 DICOM 影像序列檔案名稱
dicom_filenames = reader.GetGDCMSeriesFileNames(dicom_folder, series_ids[0])

# 設定 DICOM 影像序列檔案名稱
reader.SetFileNames(dicom_filenames)

# 實際讀取影像內容
image = reader.Execute()

確認影像的大小：

# 顯示影像大小
size = image.GetSize()
print("Image size: {} x {} x {}".format(size[0], size[1], size[2]))

Image size: 512 x 512 x 361

檢查影像類型：

# 顯示影像類型
print(image.GetPixelIDTypeAsString())

16-bit signed integer

使用 StatisticsImageFilter 計算基本的影像統計資訊，取得像素值的分布範圍：

# 計算影像像素值範圍
statsFilter = sitk.StatisticsImageFilter()
statsFilter.Execute(image)
print("Minimum:", statsFilter.GetMinimum())
print("Maximum:", statsFilter.GetMaximum())

Minimum: -1000.0
Maximum: 2948.0

顯示影像切面以及像素值分布的直方圖：

# 顯示影像與像素值分布
nda = sitk.GetArrayViewFromImage(image)
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
axs[0].imshow(nda[180,:,:], cmap = 'gray')
axs[0].set_title('Image')
axs[1].hist(nda.flatten(), bins=30)
axs[1].set_title('Histogram')
plt.show()

此處的原始影像是 16 位元的有號整數，接下來我們要使用 RescaleIntensityImageFilter將影像的像素值範圍轉換至 0 至 255，再將影像轉型為 8 位元的無號整數。

# 將影像數值範圍轉換為 0 至 255
resacleFilter = sitk.RescaleIntensityImageFilter()
resacleFilter.SetOutputMinimum(0)
resacleFilter.SetOutputMaximum(255)
imageRescale = resacleFilter.Execute(image)

# 將影像類型轉換為 8 位元的無號整數
castFilter = sitk.CastImageFilter()
castFilter.SetOutputPixelType(sitk.sitkUInt8)
imageUint8 = castFilter.Execute(imageRescale)

計算新的影像像素值範圍：

# 計算影像像素值範圍
statsFilter = sitk.StatisticsImageFilter()
statsFilter.Execute(imageUint8)
print("Minimum:", statsFilter.GetMinimum())
print("Maximum:", statsFilter.GetMaximum())

Minimum: 0.0
Maximum: 255.0

顯示新影像與像素值分布直方圖：

# 顯示影像與像素值分布
nda = sitk.GetArrayViewFromImage(imageUint8)
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
axs[0].imshow(nda[180,:,:], cmap = 'gray')
axs[0].set_title('Image')
axs[1].hist(nda.flatten(), bins=30)
axs[1].set_title('Histogram')
plt.show()

RescaleIntensityImageFilter 會自動計算原始影像像素值範圍，將整個範圍以線性轉換的方式轉換至指定的區間，若想要以窗函數自行篩選要保留的像素值範圍，可以改用 IntensityWindowingImageFilter。