ITK 基础(二) — 图像分割 General Threshold

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简介: 上篇文章介绍了 ITK 中的二值化分割,最终得到的是 二值图像(图像中只有两种像素值)但有时我们会遇到另外一种需求,只改变某一阈值范围的像素值,其他部分保留;这时二值化分割已经满足不了我们的基本需求了,需要寻求另外一种方法。本篇教程介绍 ITK 中的 General Threshold ,是二值化的改进版,可以只改变某一范围内的像素值,并且其它范围内像素值得到保留。

General Threshold 介绍


上篇文章介绍了 ITK 中的二值化分割,最终得到的是 二值图像(图像中只有两种像素值)

但有时我们会遇到另外一种需求,只改变某一阈值范围的像素值,其他部分保留;这时二值化分割已经满足不了我们的基本需求了,需要寻求另外一种方法。

本篇教程介绍 ITK 中的 General Threshold ,是二值化的改进版,可以只改变某一范围内的像素值,并且其它范围内像素值得到保留。


原理讲解

General Threshold 中用到了三种分割方式:

第一种,原理图如下,该方法需要设置一个低临界阈值 Lower Threshold,图像中像素值若低于这个值,其值变为 Outsidevalue,否则像素值不变;

该方法中需要设置二个参数,低像素值设定用到的是 ThresholdBelow() 函数;用户指定  Outsidevalue;

微信图片_20220520114846.jpg

第二种,方法中需要设置一个高临界阈值 Upper Threshold,图像中像素值若高于这个值,像素值将变成 Outsidevalue,否则像素值不变;

该方法中也需要设置二个参数,高阈值设定用到 ThresholdAbove() 函数,用户指定 Outsidevalue;

微信图片_20220520114848.jpg

第三种,结合了前两种,该方法需要设置两个阈值临界 Lower Threshold 和 Upper Threshold 两个值,若像素值介于两者之间则不变,否则设为 Outsidevalue;

方法中需要设置三个参数,低阈值设定用到  ThresholdBelow() 函数,高阈值设定用到 ThresholdAbove() 函数,用户指定 Outsidevalue;

微信图片_20220520114850.jpg

代码实现

General Threshold 分割方法用到主要头文件为  itk::ThresholdImageFilter ;该 Filter 中阈值的设置用到两个函数:

  • ThresholdAbove() ;
  • ThresholdBelow() ;
#include<itkThresholdImageFilter.h>
#include<itkImage.h>
#include<itkImageFileReader.h>
#include<itkImageFileWriter.h>
#include<itkPNGImageIOFactory.h>
#include<string.h>
using namespace std;
int main()
{
    itk::PNGImageIOFactory::RegisterOneFactory();
    string input_name = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/input.png";
    string output_name1 = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/output1.png";
    string output_name2 = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/output2.png";
    string output_name3 = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/output3.png";
    using PixelType = unsigned char;
    using ImageType = itk::Image<PixelType, 2>;
    using FilterType = itk::ThresholdImageFilter<ImageType>;
    using ReaderType = itk::ImageFileReader<ImageType>;
    using WriterType = itk::ImageFileWriter<ImageType>;
    ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();
    WriterType::Pointer writer = WriterType::New();
    FilterType::Pointer filter = FilterType::New();
    reader->SetFileName(input_name);
    writer->SetFileName(output_name1);
    writer->SetInput(filter->GetOutput());
    filter->SetInput(reader->GetOutput());
    //first Threshold method;
    filter->SetOutsideValue(0);
    filter->ThresholdBelow(170);
    try
    {
        filter->Update();
        writer->Update();
    }
    catch (exception & e)
    {
        cout << "Caught Error" << endl;
        cout << e.what() << endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    filter->ThresholdAbove(190);
    writer->SetFileName(output_name2);
    try
    {
        filter->Update();
        writer->Update();
    }
    catch (exception & e)
    {
        cout << "Caught Error" << endl;
        cout << e.what() << endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    //Third Threshold Seg;
    filter->ThresholdOutside(170, 190);
    writer->SetFileName(output_name3);
    try
    {
        filter->Update();
        writer->Update();
    }
    catch (exception & e)
    {
        cout << "Caught Error" << endl;
        cout << e.what() << endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }
    return EXIT_SUCCESS;
}

该例子中,用到的输入图像为 ITK 官网提供的大脑切片  PNG  图像,参数设定情况如下:Lower Threshold 设为170,Upper Threshold 设为190,Outsidevalue 设为 0,

最后生成的结果图如下,第 2-4 张图片分别为 第一至第三种方法生成得到的结果。

微信图片_20220520114855.jpg

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