dicom图像预处理后的标准归一化灰度图

标准归一化是将图像的像素值缩放到特定的范围内，常见的范围是[0, 1]或[-1, 1]。对于dicom图像的预处理，可以按照以下步骤进行标准归一化灰度图的生成：

1. 读取dicom图像文件。
2. 获取图像的像素值，并将像素值转换为灰度值。
3. 对灰度值进行标准归一化处理，将像素值缩放到[0, 1]的范围内。
4. 将标准归一化后的灰度值生成新的图像。

下面是一个示例代码，演示了如何进行dicom图像的标准归一化处理：

import pydicom
import numpy as np

# 读取dicom图像文件
dcm = pydicom.dcmread('path/to/dicom/file.dcm')

# 获取图像的像素值
pixels = dcm.pixel_array

# 将像素值转换为灰度值
gray = np.array(pixels, dtype=np.float32)

# 对灰度值进行标准归一化处理
normalized = (gray - np.min(gray)) / (np.max(gray) - np.min(gray))

# 将标准归一化后的灰度值生成新的图像
normalized_image = pydicom.dcmread('path/to/dicom/file.dcm')
normalized_image.PixelData = normalized.tobytes()

# 保存标准归一化后的灰度图像
normalized_image.save_as('path/to/save/normalized_image.dcm')

请注意，上述代码中的`'path/to/dicom/file.dcm'`需要替换为实际的dicom图像文件路径。此外，还需要安装`pydicom`库来读取和保存dicom图像文件。