ITK 全称为 Insight Toolkit ，是一款开源、跨平台、用于图像分析工具包，开发遵循极限编程，主流使用语言为 C++，但目前开发团队已经提供了面向 Python 的接口。
ITK 内部封装了许多优秀算法。ITK 可用于图像处理、配准、分割等领域，处理图像维度面向二维、三维或者更高维度
原理讲解
本文为 ITK 系列教程的第一篇文章，主要介绍该工具包中二值化分割功能的实现；图像分割的目的通过改变图像像素值，来提取我们想要的区域，一般是图像处理的大前提；
ITK 中的二值化分割主要用到 itk::BinaryThresholdImageFilter 过滤器，其分割原理图如下：
二值化分割是分割方法中最基础的，通过定义 Lower 和 Upper 两个像素临界点
只要图像像素值在这者之间，则该像素值将改变为 Insidevalue；否则将改为 Outsidevalue；最终图像的像素值只有两种：Insidevalue 或者是 Outsidevalue;
注：上面的 Insidevalue、Outsidevalue、Lowervalue、Uppervalue 四个参数是用户自己设定的。
代码实现
上文已经提到了，二值化分割主要用到的头文件为 itkBinaryThresholdImageFilter ，该过滤器主要通过设置四个参数来完成分割效果。
下面的代码部分就是关于二值分割的功能实现，代码中，依次进行图像读取、参数设定、二值化处理、图像写出等一系列步骤
#include<itkBinaryThresholdImageFilter.h> #include<itkImage.h> #include<itkImageFileReader.h> #include<itkImageFileWriter.h> #include<itkPNGImageIOFactory.h> #include<string.h> using namespace std; int Binary_Threshold() { itk::PNGImageIOFactory::RegisterOneFactory(); string input_name = "D:/ceshi1/ITK/Filter/Threshold_Seg/input.png"; string output_name = "D:/ceshi1/ITK/Filter/Threshold_Seg/output.png"; using InputPixelType = unsigned char; using OutputPixelType = unsigned char; using InputImageType = itk::Image<InputPixelType, 2>; using OutputImageType = itk::Image<OutputPixelType, 2>; using FilterType = itk::BinaryThresholdImageFilter<InputImageType, OutputImageType>; using ReaderType = itk::ImageFileReader<InputImageType>; using WriterType = itk::ImageFileWriter<OutputImageType>; ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New(); WriterType::Pointer writer = WriterType::New(); FilterType::Pointer filter = FilterType::New(); reader->SetFileName(input_name); filter->SetInput(reader->GetOutput()); writer->SetInput(filter->GetOutput()); writer->SetFileName(output_name); const OutputPixelType outsidevalue = 0; const InputPixelType insidevalue = 255; filter->SetOutsideValue(outsidevalue); filter->SetInsideValue(insidevalue); const InputPixelType lowerThreshold = 150; const OutputPixelType upperThreshold = 180; filter->SetUpperThreshold(upperThreshold); filter->SetLowerThreshold(lowerThreshold); try { filter->Update();// Running Filter; writer->Update();//Runing Writer; } catch(exception &e) { cout << "Caught Error!" << endl; cout << e.what() << endl; return EXIT_FAILURE; } return EXIT_SUCCESS; }
这里 Insidevalue 设置为 0 (黑色)，Outsidevalue 设置为 255(白色)；阈值分割区间设为 (150,180 )；选取的分割图像为 ITK 官方提供的脑部切片 PNG 图片，最终的分割结果如下
