提供能实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析的完整代码,超声图像的文件路径是D:\zzz\na5,自然图像的文件路径是D:\zzz\us5,两种图像都有778张,请注意每张图像的长和宽不都一样需要调整,需要先进行归一化处理,需要比较大量数据确保结果的正确性,需要判断超声图像与自然图像的像素值分布是否存在显著差异,需要统计所有结果进行差异性检验和分析,需要可视化使结果尽量明显
时间: 2023-12-19 16:04:04 浏览: 38
以下是实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析的完整代码:
```python
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import ks_2samp
# 定义归一化函数
def normalize(img):
return cv2.normalize(img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# 定义计算概率分布的函数
def calc_histogram(img):
hist, _ = np.histogram(img.flatten(), bins=256, range=[0, 256])
return hist / np.sum(hist)
# 定义计算两个图像概率分布差异的函数
def calc_distribution_diff(img1, img2):
hist1 = calc_histogram(img1)
hist2 = calc_histogram(img2)
return ks_2samp(hist1, hist2)
# 加载超声图像和自然图像
na5_imgs = []
for i in range(778):
img = cv2.imread(f'D:/zzz/na5/{i}.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = normalize(img)
na5_imgs.append(img)
us5_imgs = []
for i in range(778):
img = cv2.imread(f'D:/zzz/us5/{i}.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = normalize(img)
us5_imgs.append(img)
# 计算所有图像两两之间的概率分布差异
diffs = []
for i in range(778):
for j in range(i+1, 778):
diff = calc_distribution_diff(na5_imgs[i], us5_imgs[j])
diffs.append(diff)
# 对所有概率分布差异进行差异性检验和分析
diffs = np.array(diffs)
print(f"Mean: {np.mean(diffs[:, 0])}, Std: {np.std(diffs[:, 0])}")
plt.hist(diffs[:, 0], bins=50)
plt.show()
# 可视化最大差异的图像对
max_diff_idx = np.argmax(diffs[:, 0])
i = max_diff_idx // 778
j = max_diff_idx % 778
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(na5_imgs[i], cmap='gray')
plt.title("Natural image")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(us5_imgs[j], cmap='gray')
plt.title("Ultrasound image")
plt.show()
```
代码中使用了 OpenCV, Matplotlib 和 Scipy 库,需要先在环境中安装这些库。
代码首先定义了一个归一化函数,将图像的像素值归一化到 0-255 的范围内。然后定义了一个计算概率分布的函数,使用 numpy 库的 `histogram` 函数计算图像的直方图,再将直方图的值除以总数,得到概率分布。
接下来定义了一个计算两个图像概率分布差异的函数,使用 Scipy 库的 `ks_2samp` 函数计算两个概率分布的 Kolmogorov-Smirnov 统计量。这个函数将在后面的循环中用于计算所有图像两两之间的概率分布差异。
代码中加载了超声图像和自然图像,并分别进行归一化。然后使用两个嵌套的循环计算所有图像两两之间的概率分布差异,并将差异值保存在一个列表中。最后使用 numpy 库的 `mean` 和 `std` 函数计算所有差异值的均值和标准差,并使用 Matplotlib 库的 `hist` 函数将差异值的分布可视化。
最后,代码使用 numpy 库的 `argmax` 函数找到差异值最大的图像对,将它们可视化。