ITK基础(一) — 二值化分割

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

\[P = \left\{ \begin{aligned} Inside value & &{LowerThreshold<= P <= UpperThreshold}\\ Outside value & & {lowerThreshold>P; P> UpperThreshold}\\ \end{aligned} \right. \]

只要图像像素值在者之间，则该像素值将改编为 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