ITK：遮罩图像的归一化相关性

ITK：遮罩图像的归一化相关性

摘要：遮罩图像的归一化相关性是遮罩图像检测中的一个重要概念。本文将详细介绍什么是遮罩图像、遮罩图像检测的流程以及如何使用ITK库计算遮罩图像的归一化相关性。

一、遮罩图像简介

遮罩图像（Mask Image）是指在图像处理中，用来描述原图像某些部位的特征、位置或者其它信息的一组二值图像。通俗地说，就是利用遮罩图像来标出原图像中我们需要关注的区域，而不必考虑整张图像的内容。

遮罩图像通常是由黑白像素组成，其中黑色代表不关注的部分，白色代表关注的部分。例如在医学图像中，医生可能只需要关注肿瘤的位置和大小，此时可以采用遮罩图像的方式来标出肿瘤所在的区域，便于后续处理。

二、遮罩图像检测流程

遮罩图像检测是图像处理中的一种重要应用，它通常包括以下几个步骤：

1.读入原图像和对应的遮罩图像。

2.将原图像与遮罩图像按照相应的位置关系叠加在一起，形成一个蒙板图像（Masked Image）。

3.对蒙板图像进行处理，提取出我们需要关注的区域。例如在医学图像中，可以使用阈值分割算法或者其他的图像处理算法来提取肿瘤的轮廓。

4.对所提取出的区域进行分析，得到我们需要的统计信息。

三、ITK库计算遮罩图像的归一化相关性

ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个开源的图像处理库，它提供了很多常用的图像处理算法和数据结构。计算遮罩图像的归一化相关性也可以使用ITK库来实现，下面是示例代码。

#include "itkImage.h"
#include "itkNeighbo