simpleitk - 如何在 python 中使用 SimpleITK.WarpImageFilter 函数

Question

我找不到有关此功能的任何 python 文档。

我尝试了以下代码，但输出绝对错误。

warp = sitk.WarpImageFilter()
warp.SetInterpolator(sitk.sitkLinear)
out = warp.Execute(reference_img, transform_img)

它给了我确切的reference_img，但不是转换后的图像。

你用过这个功能吗？你能帮我解决这个问题吗？

Answer 1

WarpImageFilter 与所有其他 SimpleITK 过滤器一样，在 SimpleITK 构建基础架构中经过严格测试。过滤器包装包括对多个测试的描述，其中验证了结果并验证了跨语言的行为。此外，在 SimpleITK 中，所有过滤器都会自动测试几种行为的一致性，这是通过 SimpleITK 的代码生成过程完成的。

现在ResampleImageFilter是 WarpImageFilter 的首选方法。它应用任何变换来重新采样图像，其中 aDisplacementFieldTransform包含位移场图像。这与WarpImageFilter仅采用位移场的不同。

“参考图像”似乎有些混乱。重采样和扭曲过滤器都需要知道图像的输出信息。这包括输出原点、输出大小、输出间距和输出方向。这些可以单独手动设置，也可以从“参考图像”中设置。有ResampleImageFilter.SetRefenceImage()和WarpImageFilter.SetOutputParametersFromImage方法可以做同样的事情。参考图像是可选的。

WarpImageFilter利用 SimpleITK 测试数据的示例用法：

img = sitk.ReadImage("cthead1-Float.mha")
dis = sitk.ReadImage("cthead1-dis1.nrrd")
warper = sitk.WarpImageFilter()
warper.SetOutputParameteresFromImage(img)
out = warper.Execute(img,dis)

这是使用 ResampleImageFilter 完成的相同操作。它需要将位移场图像转换为 float64 以与变换一起使用：

resampler = sitk.ResampleImageFilter()
resampler.SetReferenceImage(img)
dis_tx = sitk.DisplacementFieldTransform(sitk.Cast(dis,sitk.sitkVectorFloat64))
resampler.SetTransform(dis_tx)
out = resampler.Execute(img)