Question

我是python的新手。我有NIFTI格式（.nii.gz）的3D脑图像，我想用不同的方法（最近邻，双线性，样条曲线...）进行插值并比较结果。图像的体素大小为1 * 0.45 * 0.45，我想使其为0.45 * 0.45 * 0.45。

我知道这是很容易的任务。我所做的和存在的问题是：在Scipy中，函数仅获得积分，但是在这里有一个图像。以及可用于获取图像输入的功能，仅适用于2D图像。你有解决方案吗？

Answer 1

您在这里：

def rescale(data,affine):
    #compute rescaling coef
    original_resolution = [abs(affine[0,0]),abs(affine[1,1]),abs(affine[2,2])]
    target_resolution = [0.45,0.45,0.45]
    rescaling_coef = np.divide([float(i) for i in original_resolution],[float(i) for i in target_resolution])

    # X and Y dimension
    data = skimage.transform.rescale(data, (rescaling_coef[0],rescaling_coef[1]), order=1, preserve_range=True)
    # Z dimension 
    #flip axes first
    data = np.swapaxes(data,0,2)
    data = skimage.transform.rescale(data, (rescaling_coef[2],1), order=1, preserve_range=True)
    data = np.swapaxes(data,0,2)


    return data, rescaling_coef

如何在python中使用不同的插值方法对3D图像进行插值

1 个答案: