读取head图像，（1）对图像做开窗变换，窗宽635，窗位365；（2）计算并显示开窗变换前后的梯度图像；（3）编程实现图像放大2倍，缩小0.5倍。【提示：dicomread、gradient函数。第（3）小题可选做。】

在医学图像处理中，要操作DICOM格式的头部图像，可以按照以下步骤进行：

1. **读取头像**:
使用`dicomread`函数从DICOM文件中加载图像数据，这通常需要安装相关的医学图像处理库，如`pydicom`。

import pydicom as dcm
img = dcm.read_file('head.dcm')

2. **窗口变换（Windowing）**:
对于头部CT或MRI图像，窗口变换是非常重要的预处理步骤，它调整了图像的亮度和对比度以便更好地观察细节。通过设置窗宽（例如635）和窗位（比如365），我们可以改变图像的表现形式。

window_width, window_level = 635, 365
img_windowed = img.RescaleWindow(window_width, window_level)

3. **计算梯度图像**:
使用`gradient`函数来计算图像的灰度变化，即梯度图像。这有助于检测边缘和其他结构的变化。

from skimage import filters
grad_img = filters.sobel(img_windowed)

显示原始图像和梯度图像可以帮助我们理解图像内容的变化。

4. **图像缩放**:
要将图像放大2倍，可以使用插值方法，如双线性插值。如果选择不显示原始大小的图像，则仅保留放大后的版本。

   scaled_up = imresize(img_windowed, (2, 2), interp='bicubic')

缩小0.5倍则相反，通常我们会先保存原始尺寸的图像，然后按比例减半。

   scaled_down = imresize(img_windowed, (0.5, 0.5), interp='bicubic')

如果你想要编程实现图像的缩放，这部分可以提供更详细的代码示例，但请注意可能需要额外的图像处理库，如`scikit-image`。