Изменение размера 3D-матрицы (изображения) в MATLAB

Ответ 1

Вы можете использовать interp3 (поскольку вы хотите интерполировать 3D-данные):

im=rand(2,3,4); %% input image
ny=3;nx=3;nz=5; %% desired output dimensions
[y x z]=...
   ndgrid(linspace(1,size(im,1),ny),...
          linspace(1,size(im,2),nx),...
          linspace(1,size(im,3),nz));
imOut=interp3(im,x,y,z);

Ответ 2

Вот функция resize, которую мы используем в панели инструментов kWave.

function mat_rs = resize(varargin)
%RESIZE     Resize a matrix.

% DESCRIPTION:
%       Resize a matrix to a given size using interp2 (2D) or interp3
%       (3D).
%       Use interpolation to redivide the [0,1] interval into Nx, Ny, Nz 
%       voxels, where 0 is the center of first voxel, and 1 is the center 
%       of the last one.
%
% USAGE:
%       mat_rs = resize(mat, new_size)
%       mat_rs = resize(mat, new_size, interp_mode)
%
% INPUTS:
%       mat         - matrix to resize
%       new_size    - desired matrix size in elements given by [Nx, Ny] in
%                     2D and [Nx, Ny, Nz] in 3D. Here Nx is the number of
%                     elements in the row direction, Ny is the number of
%                     elements in the column direction, and Nz is the
%                     number of elements in the depth direction.
%
% OPTIONAL INPUTS:
%       interp_mode - interpolation mode used by interp2 and interp3 
%                     (default = '*linear')
%
% OUTPUTS:
%       mat_rs      - resized matrix

% check the inputs for release B.0.2 compatability
if length(varargin{2}) == 1 && nargin >= 3 && length(varargin{3}) == 1

% display warning message
disp('WARNING: input usage deprecated, please see documentation.');
disp('In future releases this usage will no longer be functional.');    

% recursively call resize with the correct inputs
if nargin == 3
    mat_rs = resize(varargin{1}, [varargin{2}, varargin{3}]);
else
    mat_rs = resize(varargin{1}, [varargin{2}, varargin{3}], varargin{4});
end
return

end

% update command line status
disp('Resizing matrix...');

% assign the matrix input
mat = varargin{1};

% check for interpolation mode input
if nargin == 2
    interp_mode = '*linear';
elseif nargin ~= 3
    error('incorrect number of inputs');
else
    interp_mode = varargin{3};
end

% check inputs
if numDim(mat) ~= length(varargin{2})
    error('resolution input must have the same number of elements as data dimensions');
end

switch numDim(mat)
case 2
    % extract the original number of pixels from the size of the matrix
    [Nx_input, Ny_input] = size(mat);

    % extract the desired number of pixels
    Nx_output = varargin{2}(1);
    Ny_output = varargin{2}(2);

    % update command line status
    disp(['  input grid size: ' num2str(Nx_input) ' by ' num2str(Ny_input) ' elements']);
    disp(['  output grid size: ' num2str(Nx_output) ' by ' num2str(Ny_output) ' elements']);         

    % check the size is different to the input size
    if Nx_input ~= Nx_output || Ny_input ~= Ny_output 

        % resize the input matrix to the desired number of pixels
        mat_rs = interp2(0:1/(Ny_input - 1):1, (0:1/(Nx_input - 1):1)', mat, 0:1/(Ny_output - 1):1, (0:1/(Nx_output - 1):1)', interp_mode);

    else
        mat_rs = mat;
    end
case 3

    % extract the original number of pixels from the size of the matrix
    [Nx_input, Ny_input, Nz_input] = size(mat);

    % extract the desired number of pixels
    Nx_output = varargin{2}(1);
    Ny_output = varargin{2}(2); 
    Nz_output = varargin{2}(3);        

    % update command line status
    disp(['  input grid size: ' num2str(Nx_input) ' by ' num2str(Ny_input) ' by ' num2str(Nz_input) ' elements']);
    disp(['  output grid size: ' num2str(Nx_output) ' by ' num2str(Ny_output) ' by ' num2str(Nz_output) ' elements']); 

    % create normalised plaid grids of current discretisation
    [x_mat, y_mat, z_mat] = ndgrid((0:Nx_input-1)/(Nx_input-1), (0:Ny_input-1)/(Ny_input-1), (0:Nz_input-1)/(Nz_input-1));       

    % create plaid grids of desired discretisation
    [x_mat_interp, y_mat_interp, z_mat_interp] = ndgrid((0:Nx_output-1)/(Nx_output-1), (0:Ny_output-1)/(Ny_output-1), (0:Nz_output-1)/(Nz_output-1));

    % compute interpolation; for a matrix indexed as [M, N, P], the
    % axis variables must be given in the order N, M, P
    mat_rs = interp3(y_mat, x_mat, z_mat, mat, y_mat_interp, x_mat_interp, z_mat_interp, interp_mode);        

otherwise
    error('input matrix must be 2 or 3 dimensional');
end

Ответ 3

Посмотрите на пример Изучение фрагментов из 3-мерного набора данных МРТ в панели обработки изображений. Это выглядит сложнее, чем есть на самом деле. Вы также можете легко выбрать метод интерполяции при работе в соответствии с этим примером. Чтобы изменить размер изотропа тома на x, вам нужно будет использовать что-то вроде (я его не тестировал):

T = maketform('affine',[x 0 0; 0 x 0; 0 0 x; 0 0 0;]);
R = makeresampler({'cubic','cubic','cubic'},'fill');
ImageScaled = tformarray(Image,T,R,[1 2 3],[1 2 3], round(size(Image)*x),[],0);

Если вы работаете с бинарными изображениями/томами, лучше изменить "кубическую" интерполяцию на "ближайшую".