使用ITK进行图像的就地滤波

最新推荐文章于 2025-12-07 23:22:58 发布
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文章标签： 计算机视觉 人工智能 图像处理 C/C++
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本文介绍了如何使用ITK库在不增加内存消耗的情况下，对图像进行就地均值滤波。通过创建MeanImageFilter并设置卷积核大小，直接在原始图像上进行滤波操作，避免了创建新图像。示例代码展示了具体实现过程，但警告了直接使用指针操作可能带来的风险。

使用ITK进行图像的就地滤波

图像处理中的一个常见问题是如何在不改变图像尺寸和位置的情况下对图像进行滤波。常规的方法是通过创建一个新的图像来存储滤波结果，但这会增加内存需求，降低处理效率。ITK提供了一种就地滤波的方法，在原始图像上进行滤波操作，避免了创建新图像的开销。

在本文中，我们将介绍如何使用ITK对图像进行就地均值滤波。该滤波器将每个像素的值替换为该像素周围区域内像素值的平均值。

首先，我们需要引入ITK库并读入待处理的图像：

#include "itkImage.h"
#include "itkImageFileReader.h"
#include
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ITK：自适应直方图均衡化图像滤波器
2301_79326510的博客
08-23 279
接下来，我们创建了一个自适应直方图均衡化图像滤波器，并通过使用SetRadius和SetAlpha方法设置了它的参数。然后，我们将输入图像连接到过滤器的输入端口，并将输出图像连接到写入器的输入端口。自适应直方图均衡化（AHE）是将局部图像像素直方图拉伸到整个梯度范围内的一种技术，从而增强具有低对比度的局部细节。与全局直方图均衡化相比，AHE更适合于处理具有不同亮度级别的区域，因为它在每个像素周围的小邻域内进行局部直方图均衡化。其中包含许多用于图像处理和分析的算法，其中之一就是自适应直方图均衡化图像滤波器。
使用 ITK 实现图像双边滤波
CoderHH的博客
08-28 191
接着，我们定义双边滤波器，并设置参数。在这里，我们将空间域标准差设置为 5，像素值标准差设置为 10。在数字图像处理中，双边滤波是一种常用的平滑滤波方法。与高斯滤波相比，双边滤波可以保留图像边缘信息，因此在边缘保留、去噪等方面有着更好的效果。本文将介绍如何使用 ITK 库实现图像双边滤波。ITK（Insight Toolkit）是一个开源的计算机视觉和图像分析库，提供了许多常用的图像处理算法和工具。在本文中，我们将使用 ITK 的双边滤波算法来对一张测试图像进行处理。首先，让我们加载需要处理的图像。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：模糊降噪
weixin_41804847的博客
12-11 1467
图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：Voting滤波器
weixin_41804847的博客
12-08 1299
该滤波器通过对每个像素进行投票来实现标签融合的操作，每个像素的邻域中的每个像素都向指定的标签进行投票，投票最多的标签将成为该像素的最终标签。默认情况下，用于未确定像素的标签是输入图像中使用的最大标签值加一。此类是一个针对孔洞填充的特殊情况的子类，它首先进行一次基于投票的二值图像处理，然后基于结果的前景像素来填充孔洞。此类的输入图像的像素类型应当是可比较的，支持相应的运算符，输出图像的像素类型可以是任何整数标量类型。该类是一个像素级别的标签融合滤波器，它根据其邻域中的像素标签来融合给定像素的标签。
如何用VTK、ITK对DCIOM模型进行分割
weixin_52443865的博客
11-29 922
这个过程涵盖了从读取 DICOM 图像、图像处理（阈值分割和连通性分析）、用户交互（选定区域处理）到最终的3D可视化。此代码对于理解如何在医学图像处理中结合使用 ITK 和 VTK 是非常有用的。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：频域滤波
weixin_41804847的博客
12-14 1372
该滤波器使用 FFT 而不是空间相关来计算两个图像的归一化互相关 (NCC)，对于相当大的结构元素，它比空间关联要快得多，该过滤器是更通用的 MaskedFFTNormalizedCorrelationImageFilter 的子类，其操作原理是将该算法中的掩码设置为图像，正如下面的参考文献中详细描述的，利用更通用的掩模算法没有计算消耗，因为计算仍然需要对图像进行 FFT。该滤波器的工作原理是将翻转后的内核集中在图像中的每个像素处，并计算图像中的像素值与内核中的像素值之间的内积。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：三种边缘检测
weixin_41804847的博客
11-30 1478
检测平滑图像的拉普拉斯算子的零交叉， 输出图像。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：邻域滤波
weixin_41804847的博客
12-07 1183
领域滤波是一种信号处理方法，用于去除信号中的或信号，并保留感兴趣的信号。它基于信号在上的分布特性进行滤波处理。根据滤波器的设计原理：时域滤波、频域滤波。时域滤波：在时间域上对信号进行滤波处理，图像去噪可以使用：均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些方法通过对信号在一段时间窗口内的采样点进行处理，平滑信号或去除异常值。频域滤波：在频率域上对信号进行滤波处理，常用方法有：傅里叶变换、离散余弦变换等。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：二阶微分
weixin_41804847的博客
12-07 1319
另外，请注意，itkRecursiveGaussianImageFilter 有 SetSigma()，itkDiscreteGaussianImageFilter 有 SetVariance()。它是包含itkRecursiveGaussianImageFiter的一个便捷的滤波器，可以简化它的使用。通过与高斯的二阶导数卷积来计算图像的拉普拉斯高斯 (LoG)，该滤波器是使用递归高斯滤波器实现的。该类用于计算具有高斯核近似值的 IIR 卷积的基类。该类是递归滤波器的基类，它与高斯核近似卷积。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：提取区域/切片/裁剪
weixin_41804847的博客
12-18 1841
若要指定要折叠的尺寸，必须指定ExtractionRegion，对于ExtractionRegion，Size[dim]=0，则该维度被折叠，要折叠的索引由ExtractionRegion指定，索引[dim]，例如，我们有一个图像4D=4x4x4x4图像，并且我们想要从4D（即4D的第三个“时间”切片）获得一个3D图像，3D=4x4x4的图像，指定为[x，y，z，2]，提取区域的size=[4,4,4,0]和Index=[0,0,0,2]。起始点表示裁剪后子图像的左上角像素的坐标，大小表示子图像的尺寸。
【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：几何变换：翻转、重采样
weixin_41804847的博客
12-08 1638
应设置输出图像的输出信息（间距、大小和方向），该信息具有单位间距、零原点和同一方向的正常默认值，输出信息可以从参考图像获取；然而，一些合成图像的像素是从有限的指定集合中提取的， 比如一个掩模，它指示将大脑分割成少量的组织类型，对于这样的图像，一般不在不同的像素值之间进行插值，就网格坐标而言，图像在输入图像的最大可能区域内翻转，因此，输出图像的 LargestPossibleRegion与输入图像相同。：输出图像点(x,y,x)的像素值 = 输入图像点(x,y,z)的像素值，点坐标均为同一个空间坐标。
【计算机视觉（1）】图像形成基础篇：从光线到图像的完整过程
hiliang521的博客
12-07 1000
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解决开放世界目标检测问题——Grounding DINO
cshsjdh的博客
12-07 929
摘要：GroundingDINO创新性地结合Transformer架构与跨模态理解，实现了开放世界目标检测。该模型通过自然语言提示直接定位图像中任意物体，无需预定义类别或重新训练。其技术核心在于图文预训练，将语言概念映射到视觉特征，包含文本编码器、图像编码器、特征融合等模块。GroundingDINO支持单图/批量检测、图像编辑（结合StableDiffusion）及像素级分割（配合SAM），显著提升了数据标注效率和AI视觉理解能力，突破了传统检测模型的封闭类别限制。
【计算机视觉（5）】特征检测与匹配基础篇：从Harris到SIFT的完整流程
hiliang521的博客
12-07 1039
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【计算机视觉（6）】边缘与直线检测基础篇：从Canny到Hough变换
hiliang521的博客
12-07 681
【计算机视觉（6）】边缘与直线检测基础篇：从Canny到Hough变换
【计算机视觉（7）】3D点几何基础篇：从世界坐标到像素坐标的旅程
最新发布
hiliang521的博客
12-07 910
【计算机视觉（7）】3D点几何基础篇：从世界坐标到像素坐标的旅程
【OpenCV 图像处理 Python版】图像处理的基本操作
2401_83386596的博客
12-07 831
本文介绍了OpenCV中的基本图像处理操作。主要内容包括：1）图像IO操作，使用imread读取图像（支持彩色、灰度和带alpha通道模式），imshow显示图像（需注意BGR与RGB格式转换），以及imwrite保存图像；2）几何图形绘制，演示了直线、矩形、圆形、多边形和文字的绘制方法；3）像素操作，包括获取/修改单个像素值及区域像素值；4）图像属性获取，如尺寸、通道数和数据类型；5）通道拆分与合并，使用split和merge函数处理图像通道；6）色彩空间转换，介绍了BGR与RGB、HSV、Lab等色彩空
【计算机视觉（2）】图像几何变换基础篇：从平移旋转到投影变换
hiliang521的博客
12-07 1141
【计算机视觉】图像几何变换基础篇：从平移旋转到投影变换
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
淋曦的进击手记
12-07 1638
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
使用ITK进行图像分割与VTK显示教程
- 首先，使用ITK的滤波器（如`ConnectedThresholdImageFilter`或`CurvatureFlowImageFilter`）对图像进行预处理和分割。 - 然后，通过`itkCastImageFilter`将ITK图像转换为VTK可以处理的格式。 - 使用`...
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