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医学图像处理的应用程序中，经常会碰到读取一个序列图像的操作。比如CT、MR等所成的图像都是一个切面一个切面地存储的，医学图像处理程序要处理这些数据，第一步当然是把这些数据从磁盘等外部存储介质中导入内存。        利用VTK可以读取多种格式的图像文件，支持读取单个的二维图像(比如*.BMP、*.JPEG、*.PNG等)或者三维图像文件(*.VTK、*.mhd、*.mha等)，也支持序列

1．理想低通滤波器低通滤波是将频域图像中的高频部分滤除而保留低频部分。图像的边缘和噪声对应于频域图像中的高频部分，而低通滤波的作用即是减弱这部分的能量，从而达到图像平滑去噪的目的。最简单的低通滤波器是理想低通滤波器，其基本思想是给定一个频率阈值，将高于该阈值的所有部分设置为0，而低于该频率的部分保持不变。这里的“理想”是指该滤波器不能用电子元器件来实现，但是可以通过计算机来模拟。VTK 中

5.6.3 高通滤波1．理想高通滤波器高通滤波与低通滤波正好相反，是让频域图像的高频部分通过而抑制低频部分。图像的边缘对应高频分量，因此高通滤波的效果是图像锐化。同样，最简单的高通滤波器是理想高通滤波器。其基本思想是通过设置一个频率阈值，让高于该阈值的频率部分通过，而低于阈值的低频部分设置为0。下述代码演示了VTK 中理想高通滤波vtkImageIdealHighPass 的应用：

Vtk简介： 参考来源：http://blog.youkuaiyun.com/bingo_gmwu/article/details/4711611vtk是一个支持三维数据显示和交互的面向对象开发库。Vtk提供的对三维数据的操作是通过一个管道（pipeline）体系实现的，在管道体系中多个元素结合在一起共同完成一个复杂的任务。一个典型的管道结构可以分为两个部分：1.1.数据生成和

5.13 图像平滑图像平滑常用于图像的预处理中，如计算梯度时先对图像进行平滑处理，可以减少噪声对梯度的影响。图像平滑一般是通过模板卷积运算实现。模板可以看做是一个大小为nxn的小图像，例如3x3,5x5等等，模板的每个像素都对应一个系数值。模板卷积运算的过程是首先将模板中心依次与图像每个像素重合，通过模板各个系数与图像对应像素相乘来计算模板对应像素的加权平均值，最后将运算结果赋给图像中模板

图像运算5.10.1 数学运算vtkImageMathematics提供了基本的一元和二元数学操作。根据不同的操作，需要一个或者两个输入图像。二元数字操作要求两个输入图像具有相同的像素数据类型，颜色分量。当两个图像大小不同时，输出图像的范围为两个输入图像范围的并集，并且原点和像素间隔与第一个输入图像保持一致。 1:  vtkSmartPointerimageSour

#include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  int main(){//生成图像序列的文件名数组  vtkSmartPointer fileArray = vtkSmartP