PET 图像插值代码

以下是使用 Python 和 PyTorch 实现的 PET 图像插值代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def interpolate_pet_image(pet_image, size):
    """
    对 PET 图像进行插值
    :param pet_image: 原始 PET 图像，shape 为 [batch_size, channels, height, width]
    :param size: 插值得到的新图像的大小，可以是一个 int 表示插值后图像的宽和高相同，
                也可以是一个 tuple 表示插值后图像的宽和高分别为 tuple 中的两个值
    :return: 插值后的 PET 图像，shape 为 [batch_size, channels, new_height, new_width]
    """
    if isinstance(size, int):
        size = (size, size)
    new_height, new_width = size
    return F.interpolate(pet_image, size=(new_height, new_width), mode='bilinear', align_corners=False)

在上面的代码中，`interpolate_pet_image` 函数接收原始 PET 图像和插值后图像的大小，使用 `F.interpolate` 函数进行插值，并返回插值后的 PET 图像。其中，`mode` 参数表示插值的方法，这里使用双线性插值（bilinear），`align_corners` 参数表示是否对齐角点，这里设置为 False。

使用该函数，我们可以对 PET 图像进行插值：

import torch

# 创建一个 shape 为 [1, 1, 128, 128] 的 PET 图像
pet_image = torch.randn(1, 1, 128, 128)

# 对 PET 图像进行插值，得到一个 shape 为 [1, 1, 256, 256] 的新图像
new_pet_image = interpolate_pet_image(pet_image, (256, 256))