python如何实现12bit灰度图像映射到8bit显示-创新互联

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Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

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)

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