python - 如何在 python 中使用不同的插值方法对 3D 图像进行插值

Question

我对python很陌生。我有一个 NIFTI 格式（.nii.gz）的 3D 大脑图像，我想用不同的方法（最近邻、双线性、样条线等）对其进行插值并比较结果。图像的体素大小为 1*0.45*0.45，我想将其设为 0.45*0.45*0.45。

我知道这是很容易的任务。我所做的，问题是：在 Scipy 中，函数只能获得积分，但在这里我有一个图像。可用于获取图像输入的功能仅适用于 2D 图像。你有什么解决办法吗？

标签： pythoninterpolation

Answer 1

干得好：

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