用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析,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,请注意图像文件的大小不一,需要先进行归一化处理,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,需要优化使最后的可视化结果尽量明显
时间: 2023-12-20 09:05:51 浏览: 29
首先需要安装必要的库,包括numpy、matplotlib、skimage、os等,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install scikit-image
```
然后可以按照以下步骤进行代码编写:
1. 导入必要的库
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, exposure
import os
```
2. 定义函数进行图像读取、归一化处理和像素值统计
```python
def read_and_normalize_images(folder):
images = []
for filename in os.listdir(folder):
img = io.imread(os.path.join(folder,filename))
img = exposure.equalize_hist(img)
img = img.astype(np.float32)/255.
img = np.expand_dims(img,axis=-1)
if img is not None:
images.append(img)
images = np.asarray(images).astype(np.float32)
return images
def get_pixel_distribution(images):
pixel_values = []
for img in images:
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
pixel_values.append(img[i,j,0])
pixel_values = np.asarray(pixel_values).astype(np.float32)
pixel_mean = np.mean(pixel_values)
pixel_std = np.std(pixel_values)
return pixel_mean, pixel_std, pixel_values
```
3. 调用函数读取图像并统计像素值分布
```python
us_folder = 'D:\zzz\us5'
na_folder = 'D:\zzz\\na5'
us_images = read_and_normalize_images(us_folder)
us_mean, us_std, us_pixel_values = get_pixel_distribution(us_images)
na_images = read_and_normalize_images(na_folder)
na_mean, na_std, na_pixel_values = get_pixel_distribution(na_images)
```
4. 绘制像素值分布直方图
```python
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.hist(us_pixel_values, bins=100, alpha=0.5, color='blue', label='Ultrasound')
plt.hist(na_pixel_values, bins=100, alpha=0.5, color='red', label='Natural')
plt.axvline(x=us_mean, color='blue', linewidth=2)
plt.axvline(x=na_mean, color='red', linewidth=2)
plt.xlabel('Pixel Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
```
这样就可以得到超声图像和自然图像的像素值分布直方图,并可以比较它们之间的差异。如果想要进一步优化可视化效果,可以尝试调整直方图的参数,如bin数量、alpha值等。