Python 显示具有NaN值的32位图像（ImageJ）

我编写了一个多语言3-D图像去噪ImageJ插件，它对图像执行一些操作，并将去噪后的图像作为1-D数组返回。一维数组包含NaN值（在边周围）。一维阵列将转换回图像堆栈并显示。它简直是黑色的。我保存了图像堆栈并再次在ImageJ中打开它。我将光标移到图像上，看到值发生了应有的变化。在某些地方（我假设神经元是），像素值在1000-4000之间。然而，整个画面简直是漆黑一片。下面是一段代码，该代码将数组转换为末尾的图像堆栈：

# Image-denoising routines written in C (this is where the nan values are introduced)
fimg = JNApackage.NativeCodeJNA.NativeCall(InputImgArray, medfiltArray, int(searchradius), int(patchradius), beta , int(x), int(y), int(z))



# Optimal Inverse Anscombe Transform (Some more operations in Jython)
fimg = InverseAnscombe.InvAnscombe(fimg)

InputImg.flush()

outputstack = ImageStack(x, y, z )  

for i in xrange(0, z):  
    # Get the slice at index i and assign array elements corresponding to it.
    outputstack.setPixels(fimg[int(i*x*y):int((i+1)*x*y)], i+1)

print 'Preparing denoised image for display '
outputImp = ImagePlus("Output Image", outputstack)    
#print "OutputImage Stats:"
Stats = StackStatistics(outputImp)
print "mean:", Stats.mean, "minimum:", Stats.min, "maximum:", Stats.max 

outputImp.show()

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图像的显示范围可能未正确设置

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第二行代码有效。尽管如此，这整件事还是很奇怪。此算法的不完整版本（不包含NaN值）不存在此显示范围问题。你知道这个问题是怎么引起的吗？第二行代码是有效的。尽管如此，这整件事还是很奇怪。此算法的不完整版本（不包含NaN值）不存在此显示范围问题。你知道这个问题是怎么引起的吗？第二行代码是有效的。尽管如此，这整件事还是很奇怪。此算法的不完整版本（不包含NaN值）不存在此显示范围问题。你知道这个问题是怎么引起的吗？第二行代码是有效的。尽管如此，这整件事还是很奇怪。此算法的不完整版本（不包含NaN值）不存在此显示范围问题。你知道这个问题是怎么引起的吗。

outputImp.resetDisplayRange()

outputImp.setDisplayRange(Stats.min, Stats.max)