如何使MRI图像居中

Question

我从事MRI的工作。问题在于图像并不总是居中的。此外，患者身体周围经常有黑边。

我希望能够像这样去除黑边并将患者的身体居中： 我已经尝试通过读取像素表来确定患者身体的边缘，但没有得出什么很明确的结论。

实际上，我的解决方案只适用于50％的图像...我没有看到其他方法...

开发环境：Python3.7 + OpenCV3.4

- Jhon Snow

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与您的问题无关 - 您是否正在读取DICOM文件？ - Abbas

Answer 1

我不确定这是标准或最有效的方法，但它似乎能够工作：

# Load image as grayscale (since it's b&w to start with)
im = cv2.imread('im.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Threshold it. I tried a few pixel values, and got something reasonable at min = 5
_,thresh = cv2.threshold(im,5,255,cv2.THRESH_BINARY)

# Find contours:
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Put all contours together and reshape to (_,2).
# The first "column" will be your x values of your contours, and second will be y values
c = np.vstack(contours).reshape(-1,2)

# Extract the most left, most right, uppermost and lowermost point
xmin = np.min(c[:,0])
ymin = np.min(c[:,1])
xmax = np.max(c[:,0])
ymax = np.max(c[:,1])

# Use those as a guide of where to crop your image
crop = im[ymin:ymax, xmin:xmax]

cv2.imwrite('cropped.jpg', crop)

你最终得到的是这个：

（该内容为关于IT技术的图片，无法翻译）

- sacuL

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你的解决方案比我做得好多了，几乎可以适用于100%的图像！非常感谢你的答案，对我帮助很大！ - Jhon Snow

Answer 2

有多种方法可以做到这一点，而这个答案基本上是计算机视觉的技巧和窍门。

如果质量在中心，并且外部区域始终为黑色，则可以对图像进行二值化处理threshold，然后像您已经做的那样找到边缘像素。我会向边框添加10个像素以调整阈值过程中的差异。

或者，如果物体大小始终相似，您可以找到斑点（阈值图像中的白色区域）的质心，然后在其周围裁剪一个固定的区域。

- ias

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我曾考虑过使用类似的东西，但我是图像处理方面的初学者，没有正确的想法。谢谢你的回答。 - Jhon Snow