vtk c++ 图像分割_ITK基础(一) — 二值化分割

最新推荐文章于 2025-05-04 23:16:22 发布

最新推荐文章于 2025-05-04 23:16:22 发布 · 500 阅读

文章标签：

#vtk c++ 图像分割

本文介绍使用ITK实现图像二值化分割的方法。通过设置像素阈值，将图像分割成两部分，实现目标区域的提取。代码示例展示了如何应用itk::BinaryThresholdImageFilter过滤器，并设置关键参数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

只要图像像素值在这者之间，则该像素值将改变为 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
#include
#include
#include
#include
#include

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::Image2>;using OutputImageType = itk::Image2>;using FilterType = itk::BinaryThresholdImageFilter;using ReaderType = itk::ImageFileReader;using WriterType = itk::ImageFileWriter;
    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 <endl;return EXIT_FAILURE;
    }return EXIT_SUCCESS;
}