División por Gaussiana

Al procesar imágenes con tinción de membrana, a veces ocurre que la intensidad de las membranas no es homogénea y cambia localmente. Esta variación de intensidad puede afectar a los algoritmos de segmentación celular. En estos casos, puede tener sentido homogeneizar la intensidad dividiendo la imagen por una versión desenfocada gaussiana de sí misma.

import pyclesperanto_prototype as cle
from skimage.io import imread, imshow
from skimage.filters import gaussian

En esta imagen puedes ver que la intensidad de las membranas disminuye de arriba a abajo.

image = imread('../../data/membranes_2d.tif')
cle.asarray(image)

cle._ image shape (256, 256) dtype float32 size 256.0 kB min 547.0 max 32145.0

Este gradiente de intensidad se puede eliminar dividiendo la imagen por su fondo, una versión desenfocada gaussiana de sí misma.

intensity_equivalized = cle.divide_by_gaussian_background(image, sigma_x=10, sigma_y=10)
intensity_equivalized

cle._ image shape (256, 256) dtype float32 size 256.0 kB min 0.32106277 max 9.812795

Cómo funciona

Para demostrar cómo funciona, realizaremos la misma operación utilizando dos pasos con scikit-image y numpy.

background = gaussian(image, sigma=10)
imshow(background, cmap="Greys_r")

C:\Users\haase\mambaforge\envs\bio39\lib\site-packages\skimage\io\_plugins\matplotlib_plugin.py:150: UserWarning: Low image data range; displaying image with stretched contrast.
  lo, hi, cmap = _get_display_range(image)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1aa03625160>

result = image / background
imshow(result, cmap="Greys_r")

C:\Users\haase\mambaforge\envs\bio39\lib\site-packages\skimage\io\_plugins\matplotlib_plugin.py:150: UserWarning: Float image out of standard range; displaying image with stretched contrast.
  lo, hi, cmap = _get_display_range(image)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1aa0350d580>