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问如何使用python在医学图像的2D np.array上实现巴特沃斯滤波器
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Stack Overflow用户

提问于 2019-10-16 19:21:14

回答 1查看 2.4K关注 0票数 0

我想使用巴特沃斯滤波器平滑医学图像，数据非常嘈杂，我想减少这一点。我使用的是Python v3.7。图像数据存储在2D np.array中，我使用scipy将其转换到频域。我不知道应用巴特沃斯过滤器的下一步是什么

#%% butterworth filter
import scipy.fftpack
import scipy.signal
normal_scan=scan_spect # I have already loaded and preprocessed the data 
freq_scan=scipy.fftpack.fft2(normal_scan)

N=10 #order/power of the filter

Wn=0.6 #critical frequency

B, A=scipy.signal.butter(10,0.6, output='ba' )

smoothed_data=scipy.signal.filtfilt(B, A, freq_scan)

我的数据必须是什么格式才能应用巴特沃斯过滤器？以及我应该使用哪些参数。

medical

butterworth

python

smoothing

imaging

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2020-03-21 04:11:35

这是我的方法，我不知道它是否为你清除了足够的噪音。我还建议将订单定为4

def butterLow(cutoff, critical, order):
    normal_cutoff = float(cutoff) / critical
    b, a = signal.butter(order, normal_cutoff, btype='lowpass')
    return b, a

def butterFilter(data, cutoff_freq, nyq_freq, order):
    b, a = butterLow(cutoff_freq, nyq_freq, order)
    y = signal.filtfilt(b, a, data)
    return y

x=np.array(freq_scan)
cutoff_frequency = some value
sample_rate = maximum value in your array *2 +1

y = butterFilter(x, cutoff_frequency, sample_rate/2)

如果您想要高通输出，这将提供低通巴特沃斯：

high=np.array(x)-np.array(y)

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58412102

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