VTK_Learning_图像二值化_阈值法

最新推荐文章于 2024-05-17 17:15:47 发布

江南又旧雨

最新推荐文章于 2024-05-17 17:15:47 发布

阅读量352

点赞数 1

分类专栏： # VTK修炼学习文章标签：图像二值化_阈值法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38293453/article/details/104429349

版权

VTK修炼学习专栏收录该内容

64 篇文章

订阅专栏

本文介绍了使用VTK中的vtkImageThreshold类进行图像二值化的方法。通过设置阈值，可以将图像转换为只有背景和前景的二值图像。示例代码展示了如何设置阈值并显示原始图像和二值化后的图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.阈值法实现图像二值化操作

二值图像和label图像是图像分割中经常用到的两种图像。
二值图像的每个像素只有两种可能的取值，例如0或者255。通常0代表图像的背景，而255代码图像前景。图像二值化是最简单的图像分割模型。设置一个灰度阈值，将图像中阈值以下的像素值设置为背景，阈值以上的像素值设置为前景，即可得当一副二值图像。
在VTK中可以通过vtkImageThreshold类实现图像二值化。
示例代码如下：
#include <vtkAutoInit.h>
VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);
 
#include <vtkSmartPointer.h>
#include <vtkJPEGReader.h>
#include <vtkImageThreshold.h>
#include <vtkImageActor.h>
#include <vtkRenderer.h>
#include <vtkRenderWindow.h>
#include <vtkRenderWindowInteractor.h>
#include <vtkInteractorStyleImage.h>
 
int main()
{
	vtkSmartPointer<vtkJPEGReader> reader =
		vtkSmartPointer<vtkJPEGReader>::New();
	reader->SetFileName("lena.jpg");
	reader->Update();
 
	vtkSmartPointer<vtkImageThreshold> threshould =
		vtkSmartPointer<vtkImageThreshold>::New();
	threshould->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());
	threshould->ThresholdByUpper(90);
	threshould->SetInValue(255);
	threshould->SetOutValue(0);
	threshould->Update(); //算法执行后必须添加更新消息！！！
 
	vtkSmartPointer<vtkImageActor> origActor =
		vtkSmartPointer<vtkImageActor>::New();
	origActor->SetInputData(reader->GetOutput());
	vtkSmartPointer<vtkImageActor> binaryActor =
		vtkSmartPointer<vtkImageActor>::New();
	binaryActor->SetInputData(threshould->GetOutput());
	
	double origView[4] = { 0, 0, 0.5, 1 };
	double binaryView[4] = { 0.5, 0, 1, 1 };
	vtkSmartPointer<vtkRenderer> origRender =
		vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
	origRender->SetViewport(origView);
	origRender->AddActor(origActor);
	origRender->ResetCamera();
	origRender->SetBackground(1, 0, 0);
 
	vtkSmartPointer<vtkRenderer> binaryRender =
		vtkSmartPointer<vtkRenderer>::New();
	binaryRender->SetViewport(binaryView);
	binaryRender->AddActor(binaryActor);
	binaryRender->ResetCamera();
	binaryRender->SetBackground(1, 1, 1);
	
	/
	vtkSmartPointer<vtkRenderWindow> rw =
		vtkSmartPointer<vtkRenderWindow>::New();
	rw->AddRenderer(origRender);
	rw->AddRenderer(binaryRender);
	rw->SetSize(640, 240);
	rw->SetWindowName("Binary Image");
	
	vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> rwi =
		vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();
	vtkSmartPointer<vtkInteractorStyleImage> style =
		vtkSmartPointer<vtkInteractorStyleImage>::New();
	rwi->SetInteractorStyle(style);
	rwi->SetRenderWindow(rw);
	rwi->Initialize();
	rwi->Start();
	return 0;
}
vtkImageThreshold类实现图像的阈值化处理，其功能不仅仅是生成二值图像。
在本例中，以图像二值化操作为例来介绍该类。vtkImageThreshold类中定义了两个阈值，UpperThreshold和LowerThreshold，这两个值将图像的值域划分为三部分：大于UpperThreshold，小于LowerThreshold，以及位于LowerThreshold和UpperThreshold之间的三段。函数ThresholdByUpper()设置为取大于UpperThreshold的灰度范围为有效范围，并通过函数SetInValue()来设置该范围内的输出值，SetOutValue()设置范围外的输出值，本例中取大于100所有像素输出值为255，而小于100的像素值为0。
该例的结果执行如下。

另外还有其他两种方式，ThresholdByLower()取小于LowerThreshold的范围为有效范围；ThresholdBetween()取LowerThreshold和UpperThreshold之间的部分为有效范围。另外SetInValue()和SetOutValue()如果不设置的话，图像会按原图输出。可以通过该类来实现图像数据范围的截断操作。
对于二值图像前景由多个对象组成，而每个对象是一个连通分量，对象之间不存在连通关系。在处理图像时，需要将不同的对象分别提取出来或将不同对象赋一个label值，这样得到的图像成为label图像。目前VTK中没有提取二值图像连通分量的filter及相应的对二值图像label化的filter。如果要实现该功能，可以考虑与ITK相结合。