B型超声设备图像处理：用二维数据生成扇形图像

昨晚，有同学私信咨询：如何将矩形数据转为扇扫图像？面对这个问题，我也是一脸懵逼，什么是扇扫？矩形数据又是啥？细问之下，才知道这是B型超声设备的数据处理问题。B超输出的数据保存在一个二维数组中，但显示在屏幕上的却需要转换为扇形。如下图所示：

稍微思考一下，应该不难解决。比较直接的方法是，将二维数组的每一列旋转合适的角度，就可以拼成一副图像。我们用参数angle表示扇形夹角的一半，用参数k表示输出图像的高度与每一列数据数量的比值，很容易写出如下代码：

# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as np
from PIL import Imagedef square2fan(fn_squ, fn_fan, angle=45, k=1):"""将矩形图像转为扇形fn_squ      - 输入文件名fn_fan      - 输出文件名angle       - 扇形夹角度数k           - 扇形因子，k大于1输出环形"""im = Image.open(fn_squ) # 打开输入图像为PIL对象mode = im.mode # 输入图像模式w, h = im.size # 输入图像分辨率rows, cols = int(np.ceil(h*k)), int(np.ceil(2*h*k*np.sin(np.radians(angle)))) # 输出图像高度和宽度cols += cols%2 # 宽度为单数则加1im_squ = np.array(im) # 输入图像转为numpy数组im_fan = np.zeros((rows, cols, im_squ.shape[2]), dtype=np.uint8) # 生成输出图像的numpy数组（全透明）alpha = np.radians(np.linspace(-angle, angle, w)) # 生成扇形角度序列，长度与输入图像宽度一致for i in range(w): # 遍历输入图像的每一列# 当前列各像素在输出图像上的行号d = np.cos(alpha[i])*rowslats = np.int_(np.linspace(d*(k-1)/k, d, h)).astype(np.int)# 当前列各像素在输出图像上的列号d = np.sin(alpha[i])*rowslons = np.int_(np.linspace(cols/2+d*(k-1)/k, cols/2+d, h)).astype(np.int)# 输出图像上对应的点替换为输入图像的点im_fan[(lats, lons)] = im_squ[:,i]# 保存为文件im = Image.fromarray(im_fan, mode=im.mode)im.save(fn_fan)if __name__ == '__main__':square2fan('demo.png', 'out.png', angle=45, k=1.0)

然而，输出图像的效果却不够完美：图像下部出现了镂空的白点。

没关系，我们再加上一个临近点插值，并用matplotlib将输入数据和输出数据画在一起。完整代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltdef square2fan(fn_squ, fn_fan, angle=45, k=1):"""将矩形图像转为扇形fn_squ      - 输入文件名fn_fan      - 输出文件名angle       - 扇形夹角度数k           - 扇形因子，k大于1输出环形"""im = Image.open(fn_squ) # 打开输入图像为PIL对象mode = im.mode # 输入图像模式w, h = im.size # 输入图像分辨率rows, cols = int(np.ceil(h*k)), int(np.ceil(2*h*k*np.sin(np.radians(angle)))) # 输出图像高度和宽度cols += cols%2 # 宽度为单数则加1im_squ = np.array(im) # 输入图像转为numpy数组im_fan = np.zeros((rows, cols, im_squ.shape[2]), dtype=np.uint8) # 生成输出图像的numpy数组（全透明）alpha = np.radians(np.linspace(-angle, angle, w)) # 生成扇形角度序列，长度与输入图像宽度一致for i in range(w): # 遍历输入图像的每一列# 当前列各像素在输出图像上的行号d = np.cos(alpha[i])*rowslats = np.int_(np.linspace(d*(k-1)/k, d, h)).astype(np.int)# 当前列各像素在输出图像上的列号d = np.sin(alpha[i])*rowslons = np.int_(np.linspace(cols/2+d*(k-1)/k, cols/2+d, h)).astype(np.int)# 输出图像上对应的点替换为输入图像的点im_fan[(lats, lons)] = im_squ[:,i]# 空白区域临近点插值for row in range(int(rows*(k-1)/k)+1, rows):ps, pe = 0, 0for col in range(cols):if im_fan[row, col, 3] > 0:if ps == 0:ps, pe = col, colelse:pe = colfor col in range(ps-1 ,pe):if im_fan[row, col, 3] == 0:im_fan[row, col] = im_fan[row, col-1]# 绘图plt.figure('B超扇扫', facecolor='#f4f4f4', figsize=(15, 7))plt.subplot(121)plt.imshow(im_squ)plt.subplot(122)plt.imshow(im_fan)plt.savefig('out_plt.png')plt.show()# 保存为文件im = Image.fromarray(im_fan, mode=im.mode)im.save(fn_fan)if __name__ == '__main__':square2fan('demo.png', 'out.png', angle=35, k=1.2)

最终效果如下：

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