当前位置: 首页 > article >正文

DICOM图像处理:深入解析DICOM彩色图像中的Planar配置及其对像素数据解析处理的实现

引言        

        在DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)标准中,彩色图像的存储与显示涉及多个关键属性,其中**Planar Configuration(平面配置)**属性(标签 (0028,0006))尤为重要。当遇到彩色DICOM图像在浏览时被错误地分割为9张小图,而实际应显示为一张完整的图像的问题,很可能与Planar Configuration属性的解析和处理有关。本文将深入详解Planar配置在彩色DICOM图像中的应用,重点探讨其像素编码结构、概念及像素处理方法,并提供基于C++的实现示例,以帮助解决相关问题。

错误显示示例:

6148cfdebc44497c9c0a125887141080.png

正确显示如下:

91e4993e5f934ee59f66a2aab7133c45.png

 

一、Planar Configuration(平面配置)属性概述

1.1 定义

Planar Configuration 属性用于指示彩色DICOM图像的像素数据是以分平面模式(Planar Mode)还是交错模式(Interleaved Mode)存储的,这个属性在标签为0x00280006的PlanarConfig中存储,通常图像这个tag的值为0或1。具体定义如下:

  • Planar Configuration = 0(交错模式):RGB(或其他彩色空间)各颜色通道的像素值依次存储在一个平面中。例如,RGBRGBRGB…。
  • Planar Configuration = 1(分平面模式):每个颜色通道的像素值分别存储在独立的平面中,依次排列。例如,RRR…GGG…BBB…。

如下图所示:

0dabd9584d39418a856090c55c2bec55.png

 

1.2 重要性

正确解析Planar Configuration属性对于正确重建和显示彩色图像至关重要。如果误解该属性,可能导致颜色通道混乱,甚至出现图像被错误分割为多个小图的现象。

二、Planar属性彩色DICOM图像的像素编码结构

2.1 颜色空间

常见的彩色图像颜色空间包括RGB和YBR(如YBR_FULL、YBR_PARTIAL等)。不同颜色空间对像素数据的存储方式有所不同。

2.2 像素数据排列

以RGB颜色空间为例,Planar Configuration属性决定了像素数据的排列方式:

  • 交错模式(Planar Configuration = 0)

    • 像素数据按R、G、B顺序交错存储:R₀G₀B₀R₁G₁B₁…
    • 适用于大多数图像处理库和显示设备,因其能够高效地访问和渲染颜色通道。
  • 分平面模式(Planar Configuration = 1)

    • 像素数据分为三个独立的平面,依次存储所有的R、G、B值:
      • 第一平面:R₀R₁R₂…
      • 第二平面:G₀G₁G₂…
      • 第三平面:B₀B₁B₂…
    • 这种方式在某些图像处理任务中(如颜色空间转换)可能更为高效,但在直接显示时需要重组数据。

2.3 字节顺序和位深度

  • 字节顺序(Endianess):某些DICOM图像可能存储为大端(Big Endian)或小端(Little Endian)字节序,需要根据Transfer Syntax(传输语法)正确解析。
  • 位深度(Bits Allocated):每个颜色通道的位深度(通常为8位或16位)决定了像素值的范围和存储方式。

三、Planar属性彩色DICOM图像的解析与显示流程

要解决“彩色图像被分割为9张小图”的问题,通常涉及以下步骤:

  1. 读取DICOM文件:使用DICOM解析库读取DICOM文件,并提取图像相关的元数据和像素数据。
  2. 检查Planar Configuration属性:确定像素数据的存储模式(交错或分平面)。
  3. 根据Planar Configuration重组像素数据:将像素数据重组成适合显示的格式。
  4. 颜色空间转换(可选):根据需要,进行颜色空间的转换,如从YBR转换为RGB。
  5. 显示图像:将重组后的彩色图像显示在屏幕上或保存为文件。

3.1 使用C++和DCMTK库读取DICOM文件

        DCMTK(DICOM Toolkit) 是一个功能强大的开源C++库,用于处理DICOM文件。以下示例展示如何使用DCMTK读取DICOM文件,并提取相关元数据和像素数据。

安装DCMTK

在Windows系统上,可以通过以下步骤安装DCMTK:

  1. 从DCMTK官方网站下载预编译的Windows安装包。
  2. 按照安装向导进行安装,并配置环境变量以便在C++项目中引用DCMTK库。

示例代码

以下代码展示了如何使用DCMTK读取DICOM文件,并根据Planar Configuration属性处理像素数据:

#include "dcmtk/dcmdata/dctk.h"
#include "dcmtk/dcmimgle/dcmimage.h"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdexcept>

// Function to handle planar configuration and retrieve RGB data
std::vector<unsigned char> getRGBPixelData(DcmDataset* dataset, unsigned long& width, unsigned long& height)
{
    // Ensure SamplesPerPixel is 3 (RGB)
    Uint16 samplesPerPixel = 1;
    if (dataset->findAndGetUint16(DCM_SamplesPerPixel, samplesPerPixel).bad() || samplesPerPixel != 3) {
        throw std::runtime_error("Unsupported SamplesPerPixel (not RGB).");
    }

    // Get R

http://www.kler.cn/a/405785.html

相关文章:

  • 《Vue零基础入门教程》第四课: 应用实例
  • flink学习(1)——standalone模式的安装
  • 408代码类复习--八大排序
  • 国产linux系统(银河麒麟,统信uos)使用 PageOffice 动态生成word文件
  • reactflow 中 useStoreApi 模块作用
  • 【论文笔记】Large Brain Model (LaBraM, ICLR 2024)
  • [linux]linux c实现mac地址写入文件,实现删除和增加操作
  • windows下sqlplus连接到linux oracle不成功
  • dockerdsktop修改安装路径/k8s部署wordpress和ubuntu
  • 【论文阅读】Poison Forensics: Traceback of Data Poisoning Attacks in Neural Networks
  • 【大模型-智能体】AutoGen Studio测试和导出工作流程
  • C++:设计模式-单例模式
  • 如何优化Sql的查询性能?
  • 实景三维赋能国土空间智慧治理
  • Python爬虫中的IP封禁问题及其解决方案
  • Chrome 浏览器 131 版本新特性
  • WebLogic 版本升级的注意事项与流程
  • STM32 RAM在Memory Map中被分为3个区域
  • Vscode/Code-server无网环境安装通义灵码
  • Jenkins修改LOGO
  • 【大数据测试Flume:从 0-1详细教程】
  • Chrome 浏览器 131 版本开发者工具(DevTools)更新内容
  • 基于深度学习CNN算法的花卉分类识别系统01--带数据集-pyqt5UI界面-全套源码
  • 使用Electron将vue2项目打包为桌面exe安装包
  • 大数据基于Spring Boot的化妆品推荐系统的设计与实现
  • 深入探究蓝牙节能技术:SNIFF与HOLD模式