1、对数变换

图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p（）函数来计算数据的log（1+x）变换，由于1+x不能小于零，因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果。

image = sitk.ReadImage("srcdicom.mha")
np_image = sitk.GetArrayFromImage(image)
# log transform
np_log_image = np.log1p(np_image - np.min(np_image))
log_image = sitk.GetImageFromArray(np_log_image)
log_image.SetOrigin(image.GetOrigin())
log_image.SetDirection(image.GetDirection())
log_image.SetSpacing(image.GetSpacing())
sitk.WriteImage(log_image, "log_image.mha")

2、幂次变换

图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的power（）函数来计算数据的幂次变换，为了防止出现计算值溢出错误，因此这里我们使用图像减去图像均值再除以图像方差来计算图像幂次变换结果，，在这里我们计算图像3次幂变换。

# power transform
np_image_clone1 = np_image.copy()
np_image_clone1 = (np_image_clone1 - np_image.mean()) / np_image.std()
np_power_image = np.power(np_image_clone1, 3)
power_image = sitk.GetImageFromArray(np_power_image)
power_image.SetOrigin(image.GetOrigin())
power_image.SetDirection(image.GetDirection())
power_image.SetSpacing(image.GetSpacing())
sitk.WriteImage(power_image, "power_image.mha")

3、指数变换

图像指数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的exp（）函数来计算数据的指数变换，为了防止出现计算值溢出错误，因此这里我们使用图像减去图像均值再除以图像方差来计算图像指数变换结果。

# exp transform
np_image_clone = np_image.copy()
np_image_clone = (np_image_clone - np_image.mean()) / np_image.std()
np_exp_image = np.exp(np_image_clone)
exp_image = sitk.GetImageFromArray(np_exp_image)
exp_image.SetOrigin(image.GetOrigin())
exp_image.SetDirection(image.GetDirection())
exp_image.SetSpacing(image.GetSpacing())
sitk.WriteImage(exp_image, "exp_image.mha")

4、直方图均衡化

我们使用函数AdativeHistogramEqualizationImageFilter（）函数来实现图像的直方图均衡化，这个类函数需要人为设置三个参数：Alpha，Beta，Radius，其中Alpha参数是用来控制结果相对于经典直方图均衡化方法结果的相似程度，Beta参数用来控制图像锐化程度，Radius用来控制直方图统计时的区域大小。

# Histogram equalization
sitk_hisequal = sitk.AdaptiveHistogramEqualizationImageFilter()
sitk_hisequal.SetAlpha(0.9)
sitk_hisequal.SetBeta(0.9)
sitk_hisequal.SetRadius(3)
sitk_hisequal = sitk_hisequal.Execute(image)
sitk.WriteImage(sitk_hisequal, "sitk_hisequal.mha")

 

5、拉普拉斯图像锐化

我们使用LaplacianSharpeningImageFilter（）函数来对图像进行拉普拉斯锐化。参数设置也比较简单，是否使用输入图像的Spacing来进行计算，在这里我们为了保持一致性，设置使用输入图像的Spacing。

# laplace sharpen
sitk_laplaciansharp = sitk.LaplacianSharpeningImageFilter()
sitk_laplaciansharp.UseImageSpacingOn()
sitk_laplaciansharp = sitk_laplaciansharp.Execute(image)
sitk.WriteImage(sitk_laplaciansharp, "sitk_laplaciansharp.mha")