Dicom格式文件解析器
2013-01-09 13:39
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Dicom全称是医学数字图像与通讯,这里讲的暂不涉及通讯那方面的问题 只讲*.dcm 也就是diocm格式文件的读取,读取本身是没啥难度的 无非就是字节码数据流处理。只不过确实比较繁琐。
好了 正题
文件整体结构如下:
又把论文里的这图贴上来 总结的很好。单个dataElement的结构如下:
显示VR:VR为OB OW OF UT SQ UN的元素结构
显示VR:VR为普通类型时元素结构(少了预留那一行)
隐式VR 时元素结构
要问VR是啥东东 ,值表示法 啥叫值表示法啊 俺不懂 int string short ushort 懂不 就是这个意思,Dicom标准真坑爹 非要整个怪怪的概念。
VR总共27个 跟c#值类型对应关系我都写好了:
找个dicom文件在十六进制编辑器下瞧瞧 给你整明白:
所有dataElement从前到后按tag又可简单分段:
几个特殊的tag很重要 前面说过了tag就是dicom里定义的字典。文件元dataElement 和跟像素数据相关的dataElement 都很重要,其他的很多 如果全部照顾完的话估计得写上千行switch语句吧,所以没有必要一般我们一般只抓取关键的tag。并且在隐式语法下要确定VR也必须根据字典来确定
关键的tag如下:
最关键的两个tag:
0002,0010
普通tag的读取方式 little字节序还是big字节序 隐式VR还是显示VR。由它的值决定
7fe0,0010
像素数据开始处
第一步:跳过128字节导言部分,并读取"DICM"4个字符 以确认是dicom格式文件
第二步:读取第一部分 也就是非常重要的文件元dataElement 。读取所有0002开头的tag 并根据0002,0010的值确定传输语法。文件元tag部分的数据元素都是以显示VR的方式表示的 读取它的值 也就是字节码处理 别告诉我说你不会字节码处理哈。传输语法 说得那么官方,你就忽悠吧 其实就确定两个东西而已
1字节序 这个基本上都是little字节序。举个例子吧十进制数 35280 用十六进制表示是0xff00 但是存储到文件中你用十六进制编辑器打开你看到的是这个样子00ff 这就是little字节序。平常我们用的x86PC在windows下都是little字节序 包括AMD的CPU。别太较真 较真的话这个问题又可以写篇博客了。
2确定从0002以后的dataElement的VR是显示还是隐式。说来说去0002,0010的值就 那么固定几个 并且只能是那么几个 这些都在那个北美放射学会定义的dicom标准的第六章 有说明 :
上面的那段代码其实就是这个表格的实现,讲到这里你会觉得多么的坑爹啊 是的dicom面向对象的破概念非常烦的。
第三步:读取普通tag 直到搜寻到7fe0,0010 这个最巨体的存储图像数据的 dataElement 它一个顶别人几十个 上百个。我们在前一步已经把VR是显示还是隐式确定 通过前面的图 ,也就是字节码处理而已无任何压力。显示情况下根据VR 和Len 确定数据类型 跟数据长度直接读取就可以了。隐式情况下这破玩艺儿有点烦,只能根据tag 字典确定它是什么VR再才能读取。关于这个字典也在dicom标准的第六章。上面倒数第二段代码已经把重要的字典都列了出来。
第四步:读取灰度像素数据并调窗 以GDI的方式显示出来。 说实话开始我还以为dicom这种号称医学什么影像的专家制定出来的标准 读取像素数据应该有难度吧 结果没想到这么的傻瓜。直接按像素从左到右从上到下 一行行依次扫描。两个字节表示1个像素普通Dicom格式存储的是16位的灰度图像,其实有效数据只有12位,除去0 所以最高值是2047。比如CT值 从-1000到+1000,空气的密度为-1000 水的密度为0 金属的密度为+1000 总共的值为2000
调窗技术:
即把12级灰度的数据 通过调节窗宽窗位并让他在RGB模式下显示出来。还技术呢 说实话这个也是没什么技术含量的所谓的技术,两句代码给你整明白。
调节窗宽窗位到底什么意思,12位的数据那么它总共有2047个等级的灰度 没有显示设备可以体现两千多级的明暗度 就算有我们肉眼也无法分辨更无法诊断。我们要诊断是要提取关键密度值的数据 在医院放射科呆久了你一定经常听医生讲什么骨窗 肺窗 之类的词儿,这就是指的这个“窗”。比如有病人骨折了打了钢板我们想看金属部分来诊断 那么我们应该抓取CT值从800到1000 密度的像素 也就是灰度值 然后把它放到RGB模式下显示,低于800的不论值大小都显示黑色 高于1000的不论值大小都显示白色。
通过以上例子那么这个范围1000-800=200 这个200表示窗宽,800+(200/2)这个表示窗位
一句话,从2047个等级的灰度里选取一个范围放到0~255的灰度环境里显示。
怎样把12位灰度影射到8位灰度显示出来呢,还怎么显示 上面方法都给说明了基本上算半成品了。联想到角度制弧度制,设要求的8位灰度值为x 已知的12位灰度值为y那么:x/255=y/2047 那么x=255y/2047 原理不多讲 等比中项十字相乘法 这个是初中的知识哈。初中没读过的童鞋飘过。。。
原理过程讲完了
好了收工。
测试下成果
这里处理gdi位图的时候直接用的setPix 处理速度比较慢所以用了backgroundWorker,实际应用中请使用内存缓冲跟指针的方式
否则效率低了是得不到客户的认可的哦,gdi位图操作可使用lockBits加指针的方式 ,12位的灰度像素数据可以第一次读取后缓存到内存中 以方便后面调窗的快速读取
优化这点代码也不难哈 对指针什么的熟点就行了,前几章都有。
这是ezDicom 经过公认测试的软件 我们来跟他对比一下,打开
调窗测试,我们注意到两个东西 在没有窗宽窗位时 默认窗宽是2047+1即2048 窗位是2048/2即1024
直观的感受是调窗宽像在调图像对比度 ,调窗位像在调图像亮度。
窗宽为255的时候图像是最瑞丽的 因为255其实就是8位图像的默认窗宽。
注意窗位那里有小小区别,ez窗位显示的是根据1024那里为0开始偏移 而我的程序是根据窗宽中间值没有偏移
没有偏移的情况稍微符合逻辑点吧。
但是可以看到原理是一样的 结果是一样的。
源码下载测试dcm文件: 猛击此处
最近也没有以前写的文章那么欢乐了 不知道为什么,长大了 没有以前开心了 呵呵 。
筒子们2013年新年快乐。
这篇文章发布很久了 感谢朋友们的关注,分析讲解跟代码有点混乱 感觉有点敷衍了事纯粹赚人气的感觉 对不住大家了。另外本文的调窗代码是有问题的 升级版本请看《医学影像调窗技术》一文中的改进代码。
好了 正题
分析
整体结构先是128字节所谓的导言部分,说俗点就是没啥意义的破数据 跳过就是了,然后是dataElement依次排列的方式 就是一个dataElement接一个dataElement的方式排到文件结尾 通俗的讲dataElement就是指tag 就是破Dicom标准里定义的数据字典。tag是4个字节表示的 前两字节是组号后两字节是偏移号 比如0008,0018。所有dataElement在文件中都是按tag排序的 比如0002,0001 0002,0002 0003,0011文件整体结构如下:
又把论文里的这图贴上来 总结的很好。单个dataElement的结构如下:
显示VR:VR为OB OW OF UT SQ UN的元素结构
组号 | 元素号 | VR | 预留 | 值长度 | 数据元素值 |
2 | 2 | 2 | 2(0x00,0x00) | 4 | 由数据长度决定 |
组号 | 元素号 | VR | 值长度 | 数据元素值 |
2 | 2 | 2 | 4 | 由数据长度决定 |
组号 | 元素号 | 值长度 | 数据元素值 |
2 | 2 | 4 | 由数据长度决定 |
VR总共27个 跟c#值类型对应关系我都写好了:
string getVF(string VR, byte[] VF) { string VFStr = string.Empty; switch (VR) { case "SS": VFStr = BitConverter.ToInt16(VF, 0).ToString(); break; case "US": VFStr = BitConverter.ToUInt16(VF, 0).ToString(); break; case "SL": VFStr = BitConverter.ToInt32(VF, 0).ToString(); break; case "UL": VFStr = BitConverter.ToUInt32(VF, 0).ToString(); break; case "AT": VFStr = BitConverter.ToUInt16(VF, 0).ToString(); break; case "FL": VFStr = BitConverter.ToSingle(VF, 0).ToString(); break; case "FD": VFStr = BitConverter.ToDouble(VF, 0).ToString(); break; case "OB": VFStr = BitConverter.ToString(VF, 0); break; case "OW": VFStr = BitConverter.ToString(VF, 0); break; case "SQ": VFStr = BitConverter.ToString(VF, 0); break; case "OF": VFStr = BitConverter.ToString(VF, 0); break; case "UT": VFStr = BitConverter.ToString(VF, 0); break; case "UN": VFStr = Encoding.Default.GetString(VF); break; default: VFStr = Encoding.Default.GetString(VF); break; } return VFStr; }
找个dicom文件在十六进制编辑器下瞧瞧 给你整明白:
所有dataElement从前到后按tag又可简单分段:
文件元dataElement | 不受传输语法影响 总是以显示VR方式表示 因为它里面就定义了传输语法 |
普通dataElement | 受传输语法影响 显示VR表示方式还是隐式VR表示方式 |
像素数据dataElement | 最重要也是最大的一个数据项 其实存储的就是图像数据 |
关键的tag如下:
string getVR(string tag) { switch (tag) { case "0002,0000"://文件元信息长度 return "UL"; break; case "0002,0010"://传输语法 return "UI"; break; case "0002,0013"://文件生成程序的标题 return "SH"; break; case "0008,0005"://文本编码 return "CS"; break; case "0008,0008": return "CS"; break; case "0008,1032"://成像时间 return "SQ"; break; case "0008,1111": return "SQ"; break; case "0008,0020"://检查日期 return "DA"; break; case "0008,0060"://成像仪器 return "CS"; break; case "0008,0070"://成像仪厂商 return "LO"; break; case "0008,0080": return "LO"; break; case "0010,0010"://病人姓名 return "PN"; break; case "0010,0020"://病人id return "LO"; break; case "0010,0030"://病人生日 return "DA"; break; case "0018,0060"://电压 return "DS"; break; case "0018,1030"://协议名 return "LO"; break; case "0018,1151": return "IS"; break; case "0020,0010"://检查ID return "SH"; break; case "0020,0011"://序列 return "IS"; break; case "0020,0012"://成像编号 return "IS"; break; case "0020,0013"://影像编号 return "IS"; break; case "0028,0002"://像素采样1为灰度3为彩色 return "US"; break; case "0028,0004"://图像模式MONOCHROME2为灰度 return "CS"; break; case "0028,0010"://row高 return "US"; break; case "0028,0011"://col宽 return "US"; break; case "0028,0100"://单个采样数据长度 return "US"; break; case "0028,0101"://实际长度 return "US"; break; case "0028,0102"://采样最大值 return "US"; break; case "0028,1050"://窗位 return "DS"; break; case "0028,1051"://窗宽 return "DS"; break; case "0028,1052": return "DS"; break; case "0028,1053": return "DS"; break; case "0040,0008"://文件夹标签 return "SQ"; break; case "0040,0260"://文件夹标签 return "SQ"; break; case "0040,0275"://文件夹标签 return "SQ"; break; case "7fe0,0010"://像素数据开始处 return "OW"; break; default: return "UN"; break; } }
最关键的两个tag:
0002,0010
普通tag的读取方式 little字节序还是big字节序 隐式VR还是显示VR。由它的值决定
switch (VFStr) { case "1.2.840.10008.1.2.1\0"://显示little isLitteEndian = true; isExplicitVR = true; break; case "1.2.840.10008.1.2.2\0"://显示big isLitteEndian = false; isExplicitVR = true; break; case "1.2.840.10008.1.2\0"://隐式little isLitteEndian = true; isExplicitVR = false; break; default: break; }
7fe0,0010
像素数据开始处
整理
根据以上的分析相信解析一个dicom格式文件的过程已经很清晰了吧第一步:跳过128字节导言部分,并读取"DICM"4个字符 以确认是dicom格式文件
第二步:读取第一部分 也就是非常重要的文件元dataElement 。读取所有0002开头的tag 并根据0002,0010的值确定传输语法。文件元tag部分的数据元素都是以显示VR的方式表示的 读取它的值 也就是字节码处理 别告诉我说你不会字节码处理哈。传输语法 说得那么官方,你就忽悠吧 其实就确定两个东西而已
1字节序 这个基本上都是little字节序。举个例子吧十进制数 35280 用十六进制表示是0xff00 但是存储到文件中你用十六进制编辑器打开你看到的是这个样子00ff 这就是little字节序。平常我们用的x86PC在windows下都是little字节序 包括AMD的CPU。别太较真 较真的话这个问题又可以写篇博客了。
2确定从0002以后的dataElement的VR是显示还是隐式。说来说去0002,0010的值就 那么固定几个 并且只能是那么几个 这些都在那个北美放射学会定义的dicom标准的第六章 有说明 :
1.2.840.10008.1.2 | Implicit VR Little Endian: Default Transfer Syntax for DICOM | Transfer Syntax |
1.2.840.10008.1.2.1 | Explicit VR Little Endian | Transfer Syntax |
1.2.840.10008.1.2.2 | Explicit VR Big Endian | Transfer Syntax |
第三步:读取普通tag 直到搜寻到7fe0,0010 这个最巨体的存储图像数据的 dataElement 它一个顶别人几十个 上百个。我们在前一步已经把VR是显示还是隐式确定 通过前面的图 ,也就是字节码处理而已无任何压力。显示情况下根据VR 和Len 确定数据类型 跟数据长度直接读取就可以了。隐式情况下这破玩艺儿有点烦,只能根据tag 字典确定它是什么VR再才能读取。关于这个字典也在dicom标准的第六章。上面倒数第二段代码已经把重要的字典都列了出来。
第四步:读取灰度像素数据并调窗 以GDI的方式显示出来。 说实话开始我还以为dicom这种号称医学什么影像的专家制定出来的标准 读取像素数据应该有难度吧 结果没想到这么的傻瓜。直接按像素从左到右从上到下 一行行依次扫描。两个字节表示1个像素普通Dicom格式存储的是16位的灰度图像,其实有效数据只有12位,除去0 所以最高值是2047。比如CT值 从-1000到+1000,空气的密度为-1000 水的密度为0 金属的密度为+1000 总共的值为2000
调窗技术:
即把12级灰度的数据 通过调节窗宽窗位并让他在RGB模式下显示出来。还技术呢 说实话这个也是没什么技术含量的所谓的技术,两句代码给你整明白。
调节窗宽窗位到底什么意思,12位的数据那么它总共有2047个等级的灰度 没有显示设备可以体现两千多级的明暗度 就算有我们肉眼也无法分辨更无法诊断。我们要诊断是要提取关键密度值的数据 在医院放射科呆久了你一定经常听医生讲什么骨窗 肺窗 之类的词儿,这就是指的这个“窗”。比如有病人骨折了打了钢板我们想看金属部分来诊断 那么我们应该抓取CT值从800到1000 密度的像素 也就是灰度值 然后把它放到RGB模式下显示,低于800的不论值大小都显示黑色 高于1000的不论值大小都显示白色。
通过以上例子那么这个范围1000-800=200 这个200表示窗宽,800+(200/2)这个表示窗位
一句话,从2047个等级的灰度里选取一个范围放到0~255的灰度环境里显示。
怎样把12位灰度影射到8位灰度显示出来呢,还怎么显示 上面方法都给说明了基本上算半成品了。联想到角度制弧度制,设要求的8位灰度值为x 已知的12位灰度值为y那么:x/255=y/2047 那么x=255y/2047 原理不多讲 等比中项十字相乘法 这个是初中的知识哈。初中没读过的童鞋飘过。。。
原理过程讲完了
代码走起
class DicomHandler { string fileName = ""; Dictionary<string, string> tags = new Dictionary<string, string>();//dicom文件中的标签 BinaryReader dicomFile;//dicom文件流 //文件元信息 public Bitmap gdiImg;//转换后的gdi图像 UInt32 fileHeadLen;//文件头长度 long fileHeadOffset;//文件数据开始位置 UInt32 pixDatalen;//像素数据长度 long pixDataOffset = 0;//像素数据开始位置 bool isLitteEndian = true;//是否小字节序(小端在前 、大端在前) bool isExplicitVR = true;//有无VR //像素信息 int colors;//颜色数 RGB为3 黑白为1 public int windowWith = 2048, windowCenter = 2048 / 2;//窗宽窗位 int rows, cols; public void readAndShow(TextBox textBox1) { if (fileName == string.Empty) return; dicomFile = new BinaryReader(File.OpenRead(fileName)); //跳过128字节导言部分 dicomFile.BaseStream.Seek(128, SeekOrigin.Begin); if (new string(dicomFile.ReadChars(4)) != "DICM") { MessageBox.Show("没有dicom标识头,文件格式错误"); return; } tagRead(); IDictionaryEnumerator enor = tags.GetEnumerator(); while (enor.MoveNext()) { if (enor.Key.ToString().Length > 9) { textBox1.Text += enor.Key.ToString() + "\r\n"; textBox1.Text += enor.Value.ToString().Replace('\0', ' '); } else textBox1.Text += enor.Key.ToString() + enor.Value.ToString().Replace('\0', ' ') + "\r\n"; } dicomFile.Close(); } public DicomHandler(string _filename) { fileName = _filename; } public void saveAs(string filename) { switch (filename.Substring(filename.LastIndexOf('.'))) { case ".jpg": gdiImg.Save(filename, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg); break; case ".bmp": gdiImg.Save(filename, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp); break; case ".png": gdiImg.Save(filename, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png); break; default: break; } } public bool getImg( )//获取图像 在图像数据偏移量已经确定的情况下 { if (fileName == string.Empty) return false; int dataLen, validLen;//数据长度 有效位 int imgNum;//帧数 rows = int.Parse(tags["0028,0010"].Substring(5)); cols = int.Parse(tags["0028,0011"].Substring(5)); colors = int.Parse(tags["0028,0002"].Substring(5)); dataLen = int.Parse(tags["0028,0100"].Substring(5)); validLen = int.Parse(tags["0028,0101"].Substring(5)); gdiImg = new Bitmap(cols, rows); BinaryReader dicomFile = new BinaryReader(File.OpenRead(fileName)); dicomFile.BaseStream.Seek(pixDataOffset, SeekOrigin.Begin); long reads = 0; for (int i = 0; i < gdiImg.Height; i++) { for (int j = 0; j < gdiImg.Width; j++) { if (reads >= pixDatalen) break; byte[] pixData = dicomFile.ReadBytes(dataLen / 8 * colors); reads += pixData.Length; Color c = Color.Empty; if (colors == 1) { int grayGDI; double gray = BitConverter.ToUInt16(pixData, 0); //调窗代码,就这么几句而已 //1先确定窗口范围 2映射到8位灰度 int grayStart = (windowCenter - windowWith / 2); int grayEnd = (windowCenter + windowWith / 2); if (gray < grayStart) grayGDI = 0; else if (gray > grayEnd) grayGDI = 255; else { grayGDI = (int)((gray - grayStart) * 255 / windowWith); } if (grayGDI > 255) grayGDI = 255; else if (grayGDI < 0) grayGDI = 0; c = Color.FromArgb(grayGDI, grayGDI, grayGDI); } else if (colors == 3) { c = Color.FromArgb(pixData[0], pixData[1], pixData[2]); } gdiImg.SetPixel(j, i, c); } } dicomFile.Close(); return true; } void tagRead()//不断读取所有tag 及其值 直到碰到图像数据 (7fe0 0010 ) { bool enDir = false; int leve = 0; StringBuilder folderData = new StringBuilder();//该死的文件夹标签 string folderTag = ""; while (dicomFile.BaseStream.Position + 6 < dicomFile.BaseStream.Length) { //读取tag string tag = dicomFile.ReadUInt16().ToString("x4") + "," + dicomFile.ReadUInt16().ToString("x4"); string VR = string.Empty; UInt32 Len = 0; //读取VR跟Len //对OB OW SQ 要做特殊处理 先置两个字节0 然后4字节值长度 //------------------------------------------------------这些都是在读取VR一步被阻断的情况 if (tag.Substring(0, 4) == "0002")//文件头 特殊情况 { VR = new string(dicomFile.ReadChars(2)); if (VR == "OB" || VR == "OW" || VR == "SQ" || VR == "OF" || VR == "UT" || VR == "UN") { dicomFile.BaseStream.Seek(2, SeekOrigin.Current); Len = dicomFile.ReadUInt32(); } else Len = dicomFile.ReadUInt16(); } else if (tag == "fffe,e000" || tag == "fffe,e00d" || tag == "fffe,e0dd")//文件夹标签 { VR = "**"; Len = dicomFile.ReadUInt32(); } else if (isExplicitVR == true)//有无VR的情况 { VR = new string(dicomFile.ReadChars(2)); if (VR == "OB" || VR == "OW" || VR == "SQ" || VR == "OF" || VR == "UT" || VR == "UN") { dicomFile.BaseStream.Seek(2, SeekOrigin.Current); Len = dicomFile.ReadUInt32(); } else Len = dicomFile.ReadUInt16(); } else if (isExplicitVR == false) { VR = getVR(tag);//无显示VR时根据tag一个一个去找 真烦啊。 Len = dicomFile.ReadUInt32(); } //判断是否应该读取VF 以何种方式读取VF //-------------------------------------------------------这些都是在读取VF一步被阻断的情况 byte[] VF = { 0x00 }; if (tag == "7fe0,0010")//图像数据开始了 { pixDatalen = Len; pixDataOffset = dicomFile.BaseStream.Position; dicomFile.BaseStream.Seek(Len, SeekOrigin.Current); VR = "UL"; VF = BitConverter.GetBytes(Len); } else if ((VR == "SQ" && Len == UInt32.MaxValue) || (tag == "fffe,e000" && Len == UInt32.MaxValue))//靠 遇到文件夹开始标签了 { if (enDir == false) { enDir = true; folderData.Remove(0, folderData.Length); folderTag = tag; } else { leve++;//VF不赋值 } } else if ((tag == "fffe,e00d" && Len == UInt32.MinValue) || (tag == "fffe,e0dd" && Len == UInt32.MinValue))//文件夹结束标签 { if (enDir == true) { enDir = false; } else { leve--; } } else VF = dicomFile.ReadBytes((int)Len); string VFStr; VFStr = getVF(VR, VF); //----------------------------------------------------------------针对特殊的tag的值的处理 //特别针对文件头信息处理 if (tag == "0002,0000") { fileHeadLen = Len; fileHeadOffset = dicomFile.BaseStream.Position; } else if (tag == "0002,0010")//传输语法 关系到后面的数据读取 { switch (VFStr) { case "1.2.840.10008.1.2.1\0"://显示little isLitteEndian = true; isExplicitVR = true; break; case "1.2.840.10008.1.2.2\0"://显示big isLitteEndian = false; isExplicitVR = true; break; case "1.2.840.10008.1.2\0"://隐式little isLitteEndian = true; isExplicitVR = false; break; default: break; } } for (int i = 1; i <= leve; i++) tag = "--" + tag; //------------------------------------数据搜集代码 if ((VR == "SQ" && Len == UInt32.MaxValue) || (tag == "fffe,e000" && Len == UInt32.MaxValue) || leve > 0)//文件夹标签代码 { folderData.AppendLine(tag + "(" + VR + "):" + VFStr); } else if (((tag == "fffe,e00d" && Len == UInt32.MinValue) || (tag == "fffe,e0dd" && Len == UInt32.MinValue)) && leve == 0)//文件夹结束标签 { folderData.AppendLine(tag + "(" + VR + "):" + VFStr); tags.Add(folderTag + "SQ", folderData.ToString()); } else tags.Add(tag, "(" + VR + "):" + VFStr); } } }
好了收工。
测试下成果
if (openFileDialog1.ShowDialog() != DialogResult.OK) return; string fileName = openFileDialog1.FileName; handler = new DicomHandler(fileName); handler.readAndShow(textBox1); this.Text = "DicomViewer-" + openFileDialog1.FileName; backgroundWorker1.RunWorkerAsync();
这里处理gdi位图的时候直接用的setPix 处理速度比较慢所以用了backgroundWorker,实际应用中请使用内存缓冲跟指针的方式
否则效率低了是得不到客户的认可的哦,gdi位图操作可使用lockBits加指针的方式 ,12位的灰度像素数据可以第一次读取后缓存到内存中 以方便后面调窗的快速读取
优化这点代码也不难哈 对指针什么的熟点就行了,前几章都有。
这是ezDicom 经过公认测试的软件 我们来跟他对比一下,打开
调窗测试,我们注意到两个东西 在没有窗宽窗位时 默认窗宽是2047+1即2048 窗位是2048/2即1024
直观的感受是调窗宽像在调图像对比度 ,调窗位像在调图像亮度。
窗宽为255的时候图像是最瑞丽的 因为255其实就是8位图像的默认窗宽。
注意窗位那里有小小区别,ez窗位显示的是根据1024那里为0开始偏移 而我的程序是根据窗宽中间值没有偏移
没有偏移的情况稍微符合逻辑点吧。
但是可以看到原理是一样的 结果是一样的。
源码下载测试dcm文件: 猛击此处
最近也没有以前写的文章那么欢乐了 不知道为什么,长大了 没有以前开心了 呵呵 。
筒子们2013年新年快乐。
这篇文章发布很久了 感谢朋友们的关注,分析讲解跟代码有点混乱 感觉有点敷衍了事纯粹赚人气的感觉 对不住大家了。另外本文的调窗代码是有问题的 升级版本请看《医学影像调窗技术》一文中的改进代码。
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