【医疗影像处理】使用前景像素的均值和方差(mean,std)对图像进行归一化(背景像素为0)【numpy-code】

一个人脑的MRI影像（3D）- volume，plot其中的一张slice:

plot前景区域（背景像素值为0）：

plt.imshow(np.asarray(volume[100,:,:] > 0, np.float32))

使用前景区域像素值的均值方差进行归一化

pixels = volume[volume > 0]
mean = pixels.mean()
std  = pixels.std()
out = (volume - mean)/std

显示一下，此时的以前的 0像素的地方现在都已经不是0像素值了：

因为我们均值归一化的希望是前景区域，不希望也把背景像素改变了，仍然希望背景像素的值是0，

out_random = np.zeros(volume.shape)
out[volume == 0] = out_random[volume == 0]
plt.imshow(out[100,:,:])

代码整合

def normalize(data):
    volume = data
    pixels = volume[volume > 0]
    mean = pixels.mean()
    std  = pixels.std()
    out = (volume - mean)/std
    out_random = np.zeros(volume.shape)
    out[volume == 0] = out_random[volume == 0]
    return out