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  5. Python による生体医療画像解析

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แบบฝึกหัด

補間

補間とは、画像変換を適用する際に新しいピクセル強度を推定する方法です。SciPy では スプライン関数のセット を使って実装されています。

ndi.zoom() などの関数を使う際に補間の order(次数)を変更すると、推定結果が変わります。次数が高いほど柔軟な推定が得られますが、計算時間も長くなります。

この演習では、im をアップサンプリングして、補間の次数の違いが出力画像にどのような影響を与えるかを確認しましょう。

คำแนะนำ

100 XP
  • ndi.zoom() を使って、im の形状を 128, 128 から 512, 512 に2回アップサンプリングします。最初は補間の order を 0 に設定し、次に order を 5 に設定してください。
  • im と up0 の配列の形状を出力してください。
  • 各画像のクローズアップを描画します。各軸に沿ってインデックス範囲 128:256 を使用してください。