图像像素如何排列?是如何存储到diocm里面?读取到内存中是如何存储?

图像像素的排列和存储在DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine,医学数字成像和通信)文件中遵循特定的标准。DICOM 是一种国际标准(ISO 12052),用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。

像素排列

在图像中,像素是按照二维网格排列的,每个像素都有一个灰度值或颜色值,表示该位置的亮度或颜色。对于DICOM图像,这个二维网格通常代表一个切片(slice)或者说是三维体积数据的一个二维平面视图。像素从左到右、从上到下依次排列。此外,DICOM 文件可以包含多帧图像,每一帧可以视为独立的二维图像,例如心脏的超声视频中的每一帧。

网格的基本概念

  • 二维矩阵:网格本质上是一个二维矩阵,其中每个元素代表一个像素。这个矩阵的行数和列数定义了图像的宽度和高度。例如,如果一张图像是512x512像素大小,那么它就是由512行和512列组成的网格。

  • 像素位置:每个像素都有其独特的行列坐标,通常从(0, 0)开始,即左上角的第一个像素。随着向右移动,列坐标增加;随着向下移动,行坐标增加。

 

存储到DICOM文件

在DICOM文件中,图像数据被组织为一系列属性(Attribute),这些属性包括但不限于:

  • 患者信息:如姓名、ID等。
  • 研究信息:如研究日期、描述等。
  • 序列信息:如序列名称、参数等。
  • 图像信息:如尺寸、分辨率、像素间距、位深等。
  • 像素数据:这是实际的图像数据,通常以压缩或未压缩的格式存在。

像素数据存储的具体方式取决于几个因素:

  • Bits Stored (位存储):定义了每个像素用多少位来表示。比如8位意味着每个像素有256个可能的灰度值。
  • Pixel Representation (像素表示):确定像素是以无符号整数还是有符号整数形式存储。
  • Photometric Interpretation (光度解释):指定了如何解释像素值,例如单色、RGB等。
  • Planar Configuration (平面配置):对于彩色图像,指定了颜色分量是如何排列的。
  • Compression (压缩):一些DICOM文件使用压缩算法(如JPEG、JPEG-LS、JPEG 2000、RLE等)来减少文件大小。

在DICOM中的实现

  • Rows 和 Columns:在DICOM元数据中,图像的高度(行数)和宽度(列数)分别由RowsColumns属性指定。这两个值共同确定了图像的分辨率以及网格的尺寸。

  • Pixel Spacing:另一个重要的属性是Pixel Spacing,它表示相邻像素之间的物理距离,通常以毫米为单位给出两个值,分别是水平方向和垂直方向上的间距。这有助于准确地解释图像的空间尺度。

  • 多帧图像:对于包含多个相关图像的数据集(如心脏CT扫描的时间序列),每个时间点的图像都构成了一个独立的二维网格。这些网格被串联起来形成一个多维数组,称为多帧图像。

存储方式

  • 光栅顺序:尽管逻辑上像素是以二维网格的形式组织的,但在实际存储时,它们通常按照光栅顺序(raster order)线性化存储,即先存储第一行的所有像素,然后是第二行,依此类推,直到最后一行。对于彩色图像或多通道图像,每个像素的颜色分量也会连续存储。

  • 压缩与编码:为了节省空间并提高传输效率,像素数据可能会被压缩。DICOM支持多种压缩算法,如JPEG、JPEG 2000等。压缩后的数据仍然遵循光栅顺序,但具体的编码方式会影响解码过程中的数据重组。

元数据的重要性

  • 完整描述:除了像素数据本身外,DICOM文件还包含了大量元数据,用于描述图像的各个方面,包括但不限于患者的个人信息、成像设备的技术参数、图像处理的历史记录等。这些信息对于正确解释和使用图像至关重要。

当图像数据被写入DICOM文件时,它会根据上述属性进行编码,并且通常会被打包成一个字节流。如果使用了压缩,那么解码者需要知道并能够执行相应的解压缩算法来恢复原始图像数据。

DICOM文件的结构是一个标签-长度-值(Tag-Length-Value, TLV)格式的序列,其中每个元素都有一个唯一的标签标识它的类型,一个长度指定它的大小,以及一个值域存放实际的数据。像素数据本身通常是文件中最大的一部分,因为它包含了所有构成图像的原始数据。

 

对于单帧图像

  • 灰度图像:像素数据会按行存储,每行的所有像素依次排列。
  • RGB图像:对于彩色图像,每个像素的颜色分量可能会以交错的方式存储,例如 R1 G1 B1 R2 G2 B2 ... 或者以平面分离的方式存储,即所有红色分量之后跟着所有绿色分量,最后是所有蓝色分量。

对于多帧图像(如CT或MRI序列),每一帧图像的数据都按照上述规则进行组织,并且这些帧也会按照特定顺序(通常是时间或空间顺序)存储在DICOM文件中。

此外,DICOM标准还支持压缩格式,如JPEG、JPEG 2000等,这可能会影响像素数据的实际存储方式。压缩后的图像数据将根据所选压缩算法的要求进行编码。

 

读取到内存中是如何存储

无论是灰度图像还是RGB图像,当它们被读取到内存中时,通常也是以线性结构存储的。这是因为计算机内存本质上是一维的地址空间,所有数据都是按照线性顺序存储在内存中的。

然而,在程序中处理这些图像时,开发者通常会使用二维数组(对于灰度图像)或三维数组(对于RGB图像)来表示图像数据,以便更直观地映射到图像的行和列结构。这种抽象使得图像处理操作(如遍历像素、应用滤镜等)更加方便和高效。

具体来说:

  • 灰度图像:在内存中可能以一个一维数组的形式存在,但程序中常常用一个二维数组image[x][y]来访问像素值,其中x是列索引,y是行索引。每个元素代表一个像素的亮度值。

  • RGB图像:同样地,在内存中可能是线性排列的一维数组,但在程序中可能会用一个三维数组image[x][y][c]来表示,其中x是列索引,y是行索引,c是颜色通道索引(0=红色, 1=绿色, 2=蓝色)。这样可以方便地访问每个像素的颜色分量。

许多编程语言和库提供了专门的数据结构来处理图像,例如Python的NumPy库,它允许你将图像数据存储在一个多维数组(ndarray)中,这个数组内部是以线性方式存储的,但是对外提供了一个多维接口来简化图像处理任务。

此外,一些高效的图像处理库(如OpenCV)可能采用特定的优化策略来组织图像数据,例如通过调整颜色通道的顺序(如BGR而不是RGB),或者通过缓存和预取机制来提高性能,但底层数据依然是线性存储的。

总结来说,虽然图像数据在线性内存中是连续存储的,但为了便于处理,编程接口通常会提供一种多维视图来访问这些数据。

图像的像素在内存中的存储方式_图像在内存中的存储方式-CSDN博客文章浏览阅读730次,点赞5次,收藏5次。图像的像素在内存中的存储方式_图像在内存中的存储方式https://blog.csdn.net/wangnaisheng/article/details/140178059

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/934868.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深度学习常用损失函数介绍

均方差损失(Mean Square Error,MSE) 均方误差损失又称为二次损失、L2损失,常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离(即误差)的平方来衡量模型优劣。即预测值和真实值越接近&…

在PowerShell下运行curl命令出现错误:Invoke-WebRequest : 无法处理参数,因为参数名称“u”具有二义性

今天在Windows 11下测试Nanamq的HTTP API,按照其文档输入: curl -i --basic -u admin:public -X GET "http://localhost:8081/api/v4/subscriptions" 结果出现二义性错误: 而且输入curl --help命令想看看参数说明的时候&#xff…

学者观察 | Web 3.0生态治理及其安全——北京交通大学副教授李超

导语 李超教授认为Web 3.0中无论是链上治理还是链下治理都有其优劣。链下治理机制更侧重于社区广泛参与和讨论,过程较为繁琐,但能够形成广泛的社区支持和参与,增强决策的合法性和接受度;链上治理机制通过直接在区块链上执行决策&…

React Router 6的学习

安装react-router-dom npm i react-router-dom 支持不同的路由创建 createBrowserRouter 特点 推荐使用的方式,基于 HTML5 的 History API。支持用户友好的 URL,无需 #。适用于生产环境的绝大多数场景。 适用 使用现代浏览器,支持 pus…

光猫开DMZ教程

本教程以移动光猫未例,具体操作以实际光猫为准 1、登录移动光猫管理后台 打开浏览器,在浏览器地址栏输入移动光猫登录管理地址192.168.1.1或者tplogin.cn 按“回车键”打开登录页面,然后输入路由器管理密码登录。 移动光猫登录页面 超级密…

图像的像素的存储结构:线性结构和二维数组

图像的像素的存储结构 无论是灰度图像还是RGB图像,当它们被读取到内存中时,通常也是以线性结构存储的。 这是因为计算机内存本质上是一维的地址空间,所有数据都是按照线性顺序存储在内存中的。 然而,在程序中处理这些图像时&am…

重庆轨道交通4号线寸滩地铁站自动化监测

1. 项目概述 本次项目位于重庆市轨道交通4号线中江北区寸滩站,轨道交通4号线是中国重庆市第八条开通运营的城市轨道交通,识别色为太阳橙。寸滩地处江北区中部,东与铁山坪街道毗邻,南与南岸区隔江相望,西与江北城中央商…

jQuery漏洞——CVE-2020-11022/CVE-2020-11023,保姆篇---春不晚

漏洞号:CVE-2020-11022/CVE-2020-11023 漏洞概况及影响 该类风险为应用安全缺陷类DXSS攻击,攻击者可以利用该漏洞注入恶意脚本代码,并在受害者的浏览器上执行。将导致受害者的个人信息泄露、账户被劫持、会话被劫持等安全问题。 一、漏洞版…

十五、K8s计划任务JobCronJob

K8s计划任务CronJob&Job 一、Job可以干什么 Job 控制器用于管理 Pod 对象运行一次性任务,比方说我们对数据库备份,可以直接在 k8s 上启动一个 mysqldump 备份程序,也可以启动一个 pod,这个 pod 专门用来备份用的,备份结束 pod 就可以终止了,不需要重启,而是将 Pod…

[入门一]C# webApi创建、与发布、部署、api调用

一.创建web api项目 1.1、项目创建 MVC架构的话,它会有view-model-control三层,在web api中它的前端和后端是分离的,所以只在项目中存在model-control两层 1.2、修改路由 打开App_Start文件夹下,WebApiConfig.cs ,修改路由&…

谷歌浏览器的隐私审查功能详解

随着互联网的发展,用户对隐私保护的关注日益增加。作为全球最受欢迎的浏览器之一,谷歌浏览器提供了多种隐私审查功能,帮助用户更好地管理和保护他们的在线隐私。本文将详细介绍如何查看Chrome浏览器的事件日志、更改标签页的打开顺序以及查看…

scala的正则表达式3

贪婪模式与非贪婪模式 1.贪婪模式 贪婪模式是正则表达式的默认行为。在这种模式下,量词(如*、、?、{n,m})会尝试匹配尽可能多的字符。例如,正则表达式".*"会匹配任意数量的任意字符,包括空字符。 2非贪婪…

HNSW 分布式构建实践

作者:魏子敬 一、背景 随着大模型时代的到来,向量检索领域面临着前所未有的挑战。embedding 的维度和数量空前增长,这在工程上带来了极大的挑战。智能引擎事业部负责阿里巴巴搜推广及 AI 相关工程系统的设计和建设,我们在实际业务…

Windows 11 12 月补丁星期二修复了 72 个漏洞和一个零日漏洞

微软于 2024 年 12 月为 Windows 11 发布的补丁星期二修复了其产品生态系统中的 72 个漏洞,包括 Windows 通用日志文件系统驱动程序中一个被积极利用的零日漏洞。 这个严重漏洞可以通过基于堆的缓冲区溢出授予攻击者系统权限,使其成为此版本中优先级最高…

从模型到视图:如何用 .NET Core MVC 构建完整 Web 应用

MVC模式自出现以来便成为了 Web 开发的基石,它通过将数据、业务逻辑与用户界面分离,使得应用更加清晰易于维护,然而随着前端技术的飞速发展和框架如 React、Vue、Angular 等的崛起,许多开发者开始倾向于前后端分离的方式&#xff…

深度学习详解

深度学习(Deep Learning,DL)是机器学习(Machine Learning,ML)中的一个子领域,利用多层次(深层)神经网络来自动从数据中提取特征和规律,模仿人脑的神经系统来进…

nmap详解

Nmap(Network Mapper)是一个开放源代码的网络探测和安全审核的工具。由于它的功能强大,被广泛应用于网络安全领域。以下是Nmap的一些主要功能及其在实战中的应用举例。 Nmap的主要功能: 端口扫描:检测目标主机上开放…

Tina Linux如何enable开机LOGO

想要在Tina Linux开机的时候显示开机LOGO,我们需要进行如下几步工作: 在Uboot设备树中添加对应的屏幕设备树节点.修改Uboot配置,让其在开机时自动加载LOGO到屏幕上.在boot-resource分区中添加对应的启动LOGO图片,并命名为bootlog…

SpringBoot常见的注解

Spring Boot 常见注解详解 在 Spring Boot 开发中,注解是简化开发过程和提高效率的核心工具。通过使用各种注解,我们可以实现依赖注入、配置管理、Web 开发、数据访问等功能。以下是一些常见的 Spring Boot 注解,并对每个注解的作用进行了详…

使用 Python 爬取某网站简历模板(bs4/lxml+协程)

使用 Python 爬取站长素材简历模板 简介 在本教程中,我们将学习如何使用 Python 来爬取站长素材网站上的简历模板。我们将使用requests和BeautifulSoup库来发送 HTTP 请求和解析 HTML 页面。本教程将分为两个部分:第一部分是使用BeautifulSoup的方法&am…