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  • 像素深度是什么? 像素深度是指存储每个像素所用的位数,RGB三个通道,一个通道存储8位,则三个通道共存储24位。...可以用识别,(是什么样的影像,像素值就代表了对应的值,如DEM影像的像素值代表了高程,NDVI

    像素深度是什么?

    像素深度是指存储每个像素所用的位数,RGB三个通道,一个通道存储8位,则三个通道共存储24位。

    像素位深度决定了彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。

    每个像素使用的信息位数越多,可用的颜色就越多,颜色表现就更准确。

    位深度为 1 的图像的像素有两个可能的值:黑色和白色。
    位深度为 8 的灰度模式图像有 256 个可能的灰色值。

    在arcgis中查询像素值
    可以用识别,(是什么样的影像,像素值就代表了对应的值,如DEM影像的像素值代表了高程,NDVI影像的像素值代表NDVI数值)

    查询像素值

    在envi中查询像素值步骤如下:
    查询像素值
    查询像素值
    该图为栅格数据,5087和4150代表行列号。

    在arcgis中提取像素值以及经纬度步骤:

    由于我采用的数据太大,所以对其进行了重采样,这样可以加快运行速度。我将栅格数据的分辨率改为了2000,也就是图像上一个栅格的大小代表了实地的2000米,采用的技术为双线性内插。

    重采样方法应用:当不同分辩率的影像数据之间进行运算时,需要将栅格大小统一到一个指定的分辩率上,此时就需要对栅格进行重采样。
    重采样

    1、arctoolbox-转换工具-栅格到点(为了将栅格数据转换为点数据,且生成的点位于栅格的中心)
    栅格转点
    Grid_code写的就是我们每个栅格数据,单个像元的DN值,gridcode这一列数据与值提取至点数据中的rastervalue这一列数据相同。
    栅格转点

    2、arctoolbox-提取工具-值提取至点(为了提取出点所在位置对应的栅格的像素值)

    值提取至点
    结果属性表

    注意:提取失败的原因可能是:
    (1)后台运行不稳定,改为前台运行,在地理处理菜单-地理处理选项-取消后台运行,也就是改为了前台运行。
    (2)换为多值提取至点,再次操作
    多值提取至点

    多值和值提取至点的介绍可以查询以下网站https://wenku.baidu.com/view/7fe9ad3858fafab068dc0248.html

    根据我目前的理解:
    多值提取至点,可以输入多个栅格数据或一个多波段的栅格数据,与对应的点数据相匹配,(自己可以命名提取的字段的名称,便于区分),则生成图的属性表中含有以上各栅格数据的像素值。
    比如,利用同一个地区的NDVI数据、DEM数据,则可以生成既含有NDVI字段、又含有高程字段的属性表。

    多值提取至点不会生成新的shapefile文件(值提取至点会生成),而是将想要提取的像素值赋给了点数据,在输入数据(点数据)的属性表中可以查询。

    3、在属性表中新建两个字段,一个放经度,一个放纬度,字段类型选择double(双精度)。
    添加经纬度字段
    计算经纬度:右键–计算几何,X Coor(x坐标)是经度,Y Coor(y坐标)是纬度。
    计算经度如下:
    计算经度
    计算纬度如下:
    计算纬度

    4、将属性表导出,在excel中进行处理

    属性表结果

    导出属性表
    提取x,y坐标的方法和以上一致,不过是将下面的单位(十进制度)改为米或千米,即可。
    提取x,y坐标

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  • 像素什么意思?一个像素有多大? 告诉你像素和分辨率的关系!   图片的像素和分辨率  对于像素和分辨率这两个词,主要见于图片和显示设备上。只要你用到手机里的照相功能,你都要接触到这两个概念。只是...

    像素是什么意思?一个像素有多大?

    告诉你像素和分辨率的关系!

     

    图片的像素和分辨率

     对于像素和分辨率这两个词,主要见于图片和显示设备上。只要你用到手机里的照相功能,你都要接触到这两个概念。只是大多数人都是一知半解,而更多的人却根本就不知道,白白浪费了手机里500万、800万像素的摄影头,却不知道如何调节使用。

    像素是组成图象的最基本单元要素:点。分辨率是指在长和宽的两个方向上各拥有的像素个数。一个像素有多大呢?主要取决于显示器的分辨率,相同面积不同分辨率的显示屏,其像素点大小就不相同。

    大家都知道线是由无数个点组成的,而面是由无数条线组成,即一个平面是由无数个点所组成。但无论技术多先进发达,人类总是不可能做到一幅图象由无数个点来构成的境界,只能在长和宽的方向上由有限个点组成而已。

    这些有限的点就叫做像素,每一个长度方向上的像素个数乖每一个宽度方向上的像素个数的形式表示,就叫做图片的分辨率。

    如一张640X480的图片,表示这张图片在每一个长度的方向上都有640个像素点,而每一个宽度方向上都480个像素点,总数就是640X480=307200(个像素),简称30万像素。

    显然单位面积上像素点越多即像素点越小,这图片就越清晰细腻。

    那这个像素点究竟有多大小呢?单纯从图片来说是不能确定这个点有多大的。这个大小和显示屏的分辨率息息相关。

     

    显示屏的分辨率

     

    显示屏的尺寸是指其对角线的长度,用英寸表示,1英寸=25.4毫米。

    我们以一款手机为例来说明这个问题。其主屏尺寸:4寸,主屏分辨率:800x480像素,通过勾股定理计算可知其长宽为3.430寸X2.058寸(87.1毫米X52.3毫米)。800/3.430=233,即每英寸长度有233个像素,每一个像素有87.1/800=0.109毫米大。

    就是说这个手机的显示屏共由800X480=384000个边长为0.109毫米大小相等的像素点所组成。任何一张图片在这个显示器里百分之百全屏显示时(图片作为墙纸或屏保时效果最好),其像素点都是这么大。如果图片大过显示屏,则要滑动滚动条才能看完全图,如果小于显示屏,则会居中显示,无图显示处为黑框显示。对于640X480分辨率的图,在此显示屏中会居中显示,在长度方向上两端会有一截为黑框显示。这个图片的尺寸长为69.68毫米,宽为52.3毫米。如果是在光线不足的条件下照得的相片,你会看到一格格的马赛克,画面很是粗糙。

    而对于4.3寸主屏,若其分辨率:1280x720像素,则长和宽3.746X2.108(95.2毫米X53.5毫米),1280/3.746=341,即每英寸长度有341个像素,每一个像素有95.2/1280=0.074毫米大。显而易见这个屏幕比前面那个屏显示的效果好得多了。640X480分辨率的图片在这里的长和宽分别为47.6毫米和35.7毫米。

    对于4.5寸主屏,若其分辨率为:1280x720像素,则长和宽3.923X2.206(99.6毫米X56.0毫米),1280/3.923=326,即每英寸长度上有326个像素,每一个像素有99.6/1280=0.078毫米。和前面的4.3寸屏差不多。

    17寸液晶显示器(5:4),其分辨率:1280X1024,每英寸长度上有96个像素点;每个边长为0.263毫米。

    19寸普屏显示器(5:4),其分辨率:1280X1024,每英寸长度上有86个像素点;每个边长为0.294毫米。

    19寸宽屏显示器(16:9),其分辨率:1366X768,每英寸长度上有82个像素点;每个边长为0.308毫米。

     

    19寸宽屏显示器(16:10),其分辨率:1440X900,每英寸长度上有89个像素点;每个边长为0.284毫米。

    这个每英寸长度上的像素数个数叫做影像分辨率,简称PPIpixeleperinch英文缩写)。如每英寸长度上有82个像素点,即用82PPI来表示。

    所以说同一张图片,在不同的PPI(影像分辨率)显示屏上其尺寸是不相同的,   像素点的大小就和这个影像分辨率有关。

     

    相机里图片的尺寸

     

    摄像头也和我们人类的单个眼睛一样,当然了,人单个眼睛左右有160度的视野范围,上下有120度的视野范围。而现在最大的超广角数码相机也很难达到这个范围。据说鱼眼镜头相机的视角范围可以达到220至230度。但无论是其视角有多大,在左右的长度和上下的宽度方向上的比例是和人眼睛一样的,即160:120=4:3。所以所成图片的尺寸也是采用这个比例的居多,如:

    5万像素480X320=153600

    20万像素640X320=204800

    30万像素640X480=307200

    50万像素800X600=480000

    80万像素1024X768=786432

    100万像素1140X900=1026000

    130万像素1280X960=1228800

    200万像素1600X1200=1920000

    300万像素2048X1536=3145728

    500万像素2576X1932=4976832或2592X1944=5038848,2560X1920=4915200。

    800万像素3264X2448=7990272

    1000万像素3648X2736=9980928

    1200万像素4000X3000=12000000

    1400万全线4228X3264=13800192

    也有采用16:9,如

    900万像素4000X2256=9024000

    更有采用3:2的呢!如

    600万像素3000X2000=6000000

    1100万像素4000X2664=10656000

    还有采用5:4的,如

    130万像素1280X1024=1310720

    当然还有采用黄金分割系数的,即16:10=1.6:1=1:0.618,如

    100万像素1280X800=960000

    现在手机的摄像头大多数都是500万像素和800万像素,也有少数1200万像素的。最高像素的当属诺基亚新推出的智能机808了,达到了史无前例的4100万像素7728X5368=41483904像素。网上报价竟然4000元都不到,而这个像素级别的数码相机却要上10万元钱呢!6000万像素的哈苏单反H4D60更是要20多万元。

    我们人类的眼睛就是一个超级数码相机,视网膜上的每一个细胞都是一个感光细胞,也就是像素。那么人的眼睛究竟有多少像素呢?据研究有5.76亿个。听说有人已经造出了10亿像素的相机,不过都是用在天文研究或军事应用上,个人用不起呀。也许在不久的以后就能广泛民用了。

    显而易见,显示屏的长宽尺寸比例也应该按这个来做才对。一般显示屏最佳分辨率如下:

    15"普屏液晶(1024×768)——43

    17"普屏液晶(1280×1024)——54

    19"普屏液晶(1280×1024)——54

    19"宽屏液晶(1440×900 ——1610

    20"普屏液晶(1600×1200( 1400*1050) ——43

    20"宽屏液晶(1680×1050)——1610

    21"普屏液晶(1600×1200 ——43

    22"宽屏液晶(1680×1050 ——1610

    23"普屏液晶(1600×1200 ——43

    23"宽屏液晶(1920×1200)——1610

    24寸宽屏液晶(1920×1200)——1610

     

    能否在太空看长城?

     

    也许有人会问,我们的眼睛最小能看到多细的物体呢?

    有关研究资料说,人的眼睛最小能看到0.02到0.01毫米粗细的小点。也就是1270到2540PPI。

    曾有人信誓旦旦的说:“长城是在太空上能见到的惟一的人工建筑”,你相信吗?能否在太空看长城?按近大远小的道理,在太空中看到的长城有多大呢?

    常教导小朋友说:看书时,书要离眼睛一尺远。可见人的眼睛在离物约33厘米左右视物是最佳的距离。太近了不仅不会看得更清楚,反而会视物模糊,久了就会近视眼。

    我们假设有个非常牛的航天员,能看得清50厘米外0.01毫米粗细的小点。那么长城有多宽呢?假设处处都有10米宽吧!我们假设天气非常的好,格外的清新,万里无云。

    则有0.5X(10/0.00001)=500000米=500公里,也就是说,我们的航天员在500公里高的太空中,看到的长城就是0.01毫米粗的细丝而已。而航天器一般离地球表面都在340公里左右,就按340公里算吧。在这个高度看到的长城是什么样的情况呢?

     

     

     

     

     

     

     

     


        1.8X(340/10)=1.8X34=61.2(公里),也就是说,等于你看着61.2公里远处站着个1.8米高的人墙一样。

    10X(10/350000)=0.0002857143(米)=0.3(毫米),一粒芝麻都有1毫米大,就当是0.3毫米宽的红布带吧!350公里高空的宇航员看长城就相当于看10米远处0.3毫米宽的红布带。

    如果大家还不明白,再以头发来打个比喻吧!

    我们的头发大约是0.05毫米粗。在光线充足和视力非常好的条件下,且放置头发的背景是白色情况下。在2米远应该能看得到头发的,你能在5米外看得到吗?假设是刚好可以看得到吧!还是假设长城处处都有10米宽!

    则5X(10/0.00005)=100万米=1000公里,也就是说在1000公里远处看到的长城就象一根头发线一样。对于在340多公里高空飞行的航天器来说,宇航员能看得到的长城,0.00005(340000/10)=1.7,相当于你看着1.7米远处的一根头发而已。1(340/10)=34(公里),也就是说和你看着34公里远处有个1米高的小孩子一样。你说有可能看得到吗?

    所以说,大空看长城是不可能的事情。飞机上看长城却是没有问题的。

     

    像素点里面还有些什么?

     

    像素组成的图像叫位图或者光栅图像,点阵图,像素图形,网格图。(光栅一词源于模拟电视技术,我们的电视信号就是模拟信号。)。

    在一般情况下,像素它是一块正方形,带有高度、色调、色相、色温、灰度等的颜色信息,一定数量的颜色有别的正方形小块排列组合,用以表示一幅点阵图像,也就是位图图像。通过数码相机拍摄、扫描仪扫描或位图软件输出的图像都是位图。

    一张位图,颜色信息越是丰富,则图片的容量就越大。在光线充足的环境下所得的图片,其容量往往都很大。本人1200万像素的图片,最小的为2.2M字节,最大的有6M字节之多。

    研究表明超过300ppi(像素点0.085毫米)人眼就察觉不出颗粒感。我们所照的相片,如果都是以百分之一百大显示的话,你一定发现全部都是马赛克图,其状惨不忍睹呀!

    当图片的分辨率大于显示屏的分辨率时,显示屏会把图片按比例相对的宿小。相当于把图片的两个或多个像素在显示屏上以一个像素显示出来。所以我们的图片分辨率越大,看到的图片就越清晰细腻逼真。所以我们照相的时候,一定要用最大的分辨率来照相。到数码冲印店打印出来的图象也是比低像素的清晰明了呀!分辨率太低,有时想用来做墙纸都不行。

    像素值和最终打印出相片大小的关系 

                  

    经常有人问:我的图片是2048X1536,能出5寸照吗?我的相机是500W像素,最大能打印出几寸的相片?这个问题说简单也很简单,说不简单也不简单。对此我们只需要关心三个指标:

    像素数,打印精度,画幅大小。

    由于相机上的图片是4:3模式(或3:2,16:9,16:10。),而照片的画幅可就不一定了:有3:2,4:3,5:3.5等。

    通常表示照片规格会用来表示,和显示器之类的产品用对角线长度表示尺寸的方式不同,照片所说的几寸是指照片长度方向上的一边的英寸长度,一般四舍五入取整数表示如1寸相片其规格为1X1.4,用1.4长那边的尺寸来表示,即1寸;5寸相规格是尺寸5X3.5,用长边尺寸5表示其照片的规格

    而国际上还有一种通行的表示照片尺寸的方法,即取照片短的一边的英寸整数数值加字母R来表示。比如5寸照片,规格为5X3.5英寸,即3R;6寸照片,规格为6×4英寸,即4R

    打印精度,就是每英寸长度方向上打印机打印的像素点数dpi,一般都是300dpi为标准。120dpi是最低要求,150dpi是安全达标下限。一般来说有250dpi就行了。所以说一般都是用250dpi来计算打印相片所要求图片的最低分辨率。

    2048/5=409.6,很明显符合要求!300W像素,拍下来的一般是2048长度, 2048/300=6.83寸,可知冲印7寸,没有任何问题!当然了,如果你用1280X960像素的图片来冲印7寸的相片,那相当于把图片在显示屏上放大了一样,固然是不清晰了。

    象800万像素3264X2448,3264/300=10,显然打印10寸的相片是刚刚好,但这是百分之一百显示出来的,其清晰度可想而知是多难看的了。除非是在非常优的环境下照的相。但若打印成7寸相片,机器自然会调整参数把图片相应缩小处理,这样打印出来的相片就清晰得多了。
       黑白照已经成为了历史。彩色照片正是横行无忌之时。也许在不久的将来就是立体相片的天下了。

    现在办居住证等证件都是采用1寸相片。其尺寸为1X1.5(25mm×35mm)。

    若以300dpi 来计算,5X300=1500,则100万像素1140X900=1026000的图片打印不出5寸的相片来的。必须要200万像素1600X1200=1920000才行。就算以250dpi(5X250=1250)也还是不行的。必须要130万像素1280X960=1228800才行。

    拍摄分辨率÷300dpi=输出尺寸(最佳)

    拍摄分辨率÷250dpi=输出尺寸(一般要求,下面的要求最低分辨率即以此算。)

     

    常用照片尺寸 照片规格(英寸) (毫米) (要求最低分辨率250dpi)

     

     1、1寸1X1.5  25mm×35mm 彩照居住证、厂牌、申请表等档案类和学生证等小本证件上用的多;

    小1寸  黑白小一寸22mmX32mm(好象淘汰了,网上好多资料都是错误的复制粘贴。);

    驾驶证彩色一寸22mmX32mm;

    彩色小一寸27mmX38mm;

    第二代身份证26mmX32mm;

    大一寸33mmX48mm护照(包括港澳通行证),旅行证件、毕业证等证件用。

    1R(1寸)26mmX37mm。

    2、2寸1.5X2 35mmX49mm;

    小二寸35mmX45mm;

    大二寸35mmX53mm。

    2R(2寸) 63mm×89mm。

    3、5寸(3R)5X3.5  127mmX89mm 1280X960(130万像素),1280X800(100万像素),1140X900(100万像素),1280X1024(130万像素)。这是我们最常用的相片。

    4、6寸(4R)6X4  152mmX102mm  1600X1200(200像素万)。

    5、7寸(5R)7X5 178mmX127mm  2048X1536(300万像素)。

    6、8寸(6R)8X6 203mmX152mm  2048X1536(300万像素)。

    7、10寸(8R)10X8 254mmX203.2mm  2576X1932,2592X1944,2560X1920(500万像素)。

    8、12寸12X10 304.8mmX254mm  3000X2000(600万像素),3264X2448(800万像素)。

    9、14寸14X12 355.6mmX304.8mm  3648X2736(1000万像素)。

    10、16寸12X16 304.8mm X406.4mm 4000X2256(900万像素),4000X2664(1100万像素),4000X3000(1200万像素)。

    11、18寸14X18 355.6mm X457.2mm(略)。

    12、18寸12X18 304.8mmX457.2mm(略)。

    13、20寸16X20 406.4mmX508mm(略)。

    14、20寸18X20 457.2mmX508mm(略)。

    15、24寸20X24 508mmX609.6mm(略)。

    16、30寸24X30 609.6mmX762mm(略)。

    17、32寸30X32 609.6mmX812.8mm(略)。

    18、36寸32X36 609.6mmX914.4mm(略)。

    19、40寸32X40 812.8mmX1016mm(略)。

    20、42寸32X42 812.8mmX1066mm(略)。

    21、44寸32X44 812.8mmX1219mm(略)。

    正常的尺寸允许12毫米公差。

     

    转载:http://wenku.baidu.com/link?url=-kkVHFNeWyikKg5IEPpkpDvrXVDFkk-QwAaIlKM1P4pzfFuAG91QmGs5YAcVpmvpxdpW_Y6PWHOdG4JX2nzxUz-vUpRWDg-Bp4Z0DzfzNM7

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  • 像素什么意思

    千次阅读 2006-06-22 14:48:00
    DPI表示分辨率,指每英寸长度上的点数.DPI又可细分为水平分辨率和垂直分辨率,例如一张1...这张图总共有100*50=5000个格子,这张图片共有5000像素.由于它的水平分辨率和垂直分辨率不相等,所以每个像素是一个微小的长方形.
    DPI表示分辨率,指每英寸长度上的点数.DPI又可细分为水平分辨率和垂直分辨率,例如一张1英寸*1英寸的图片,如果它的水平分辨率是100 dpi,垂直分辨率是50 dpi,那么就是说,它水平每英寸分成100小段,垂直每英寸分成50小段,就像米尺上的一格格那样.这张图总共有100*50=5000个格子,这张图片共有5000像素.由于它的水平分辨率和垂直分辨率不相等,所以每个像素是一个微小的长方形. 

    所以像素实际上是一个面积的概念,而因为一般电脑/数码相机等生产出来的图片都是水平分辨率和垂直分辨率相等,每个像素是个微小的正方形,所以就讲成"DPI表示每英寸长度上的像数数目",其实就是"每英寸长度上的点数"了.

    每个像素的面积大小由生产工艺决定,工艺越高,每个像素面积越小,每平方英寸屏幕上就能容纳更多的像素,dpi值就越高,图像就越精细,像素小到人眼分辨不出的地步了,图像看起来就跟实际的没有分别了.

    数码相机的"多少多少万像素"的概念就是这样来的,比如说,一个相机最大可以拍出1600像素*1200像素的相片,它的像素值就是1600*1200=192万,约等于200万,这就是一台200万像素的数码相机了.


    于是问题中所讲的300 dpi就表示屏幕上水平和垂直的方向上每英寸的长度上都有300个点.这台机屏幕的实际高度要用像素数目和dpi结合起来算才能得出.对于这台机子,400像素就是400/300=1.33英寸,533像素就是533/300=1.78英寸.

    对于一张电脑照片,你可以在photoshop的“图像”--“图像大小”菜单那里改它的分辨率,默认是72,改小了就是缩小图片,改大了就是放大图片(图像质量有损失),其实就是放大缩小的效果而已,要说真正的影响,就是对一些要求分辨率高的图像打印输出场合的影响。你可以打开“文件”--“打印选项”菜单查看打印预览。


    (附:1 inch 英寸=25.4 millimetres 毫米)
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  • DICOM图像像素值、灰度值与CT值

    千次阅读 2020-07-09 22:08:51
    图像灰度的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。 实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的...

    做医学图像处理会涉及DICOM图像,初学者应该要对图像像素有一定了解,在对像素处理中会一些算法会利用的更好。

    图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。

        实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富,能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度,能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。

     所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示,我们就叫它16位图,它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示,我们就叫它24位图,它可以表达2的24次方即16777216种颜色。

          灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。

          灰度是指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像,在医学、图像识别领域有很广泛的用途

        彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值(是一种广义的提法),转化的方法看应用的领域而定,一般按加权的方法转换,R , G ,B 的比一般为3:6:1。

           任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:

        1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

        2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

        3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;

        4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;

         5.仅取绿色:Gray=G;

       通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

    灰度值与像素值的关系
          记录了明亮(暗与亮,黑与白)度信息的2D图像成为亮度(灰度)图像。如果对于一张本身就是灰度图像(8位灰度图像)来说,他的像素值就是它的灰度值,如果是一张彩色图像,则它的灰度值需要经过函数映射来得到。灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的,在黑色中加入白色就得到灰色,纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。

        像素中具有RGB三通道的彩色图像来说怎样才能得到灰度图像呢?只要使R=G=B,三者的值相等就可以得到灰度图像。R=G=B=255为白色,R=G=B=0为黑色,R=G=B=小于255的某个整数时,此时就为某个灰度值。

    像素值(灰度值)转换为CT值
        CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071。用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu。

     在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值。

      首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope.

      然后通过公式:

        Hu = pixel * slope + intercept

      计算得到CT值。

    获得三维值:
     

    PathDicom = "./PATIENT_DICOM5/"  # 与python文件同一个目录下的文件夹
    lstFilesDCM = []
    slices = []
    number = 0
    name = 0
    for dirName, subdirList, fileList in os.walk(PathDicom):
        for filename in fileList:
                lstFilesDCM.append(os.path.join(dirName, filename))
                number += 1
    RefDs = pydicom.read_file(lstFilesDCM[0])
    ConstPixelSpacing = (float(RefDs.PixelSpacing[0]), float(RefDs.PixelSpacing[1]), float(RefDs.SliceThickness))
    print(ConstPixelSpacing)

     

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