05-VTK在图像处理中的应用(2)

 

5.4 vtkImageData基本操作

图像处理离不开一些基本的图像数据操作，例如获取和修改图像的基本信息，访问和修改图像像素值，图像显示，图像类型转换等等。熟练掌握这些基本操作有助于使用VTK进行图像处理的快速开发。

 

5.4.1图像信息访问和修改

vtkImageData中提供了多个函数用于访问或者获取图像的基本信息，这些函数通常使用Set或者Get加上相应的信息名的形式，例如获取图像维数的方法定义为GetDimensions()。当然这里主要从类的层次上进行VTK的学习，这里不再具体赘述每个函数的基本名称和使用，用户可以查阅相应的类文档。下面通过一个例子来说明怎样访问图像的基本信息。程序运行如图5.8所示。

 

1:    vtkSmartPointerreader =

2:    vtkSmartPointer::New();

3:  reader->SetFileName ( "..\\lena.bmp");

4:  reader->Update();

5:  

6:   int dims[3];

7:  reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);

8:   std::cout<<"图像维数:"<

9:  

10:  double origin[3];

11:  reader->GetOutput()->GetOrigin(origin);

12:  std::cout<<"图像原点:"<

13:  

14:  double spaceing[3];

15: reader->GetOutput()->GetSpacing(spaceing);

16:  std::cout<<"像素间隔:"<

17:  

18:  

19:  vtkSmartPointerp_w_picpathViewer =

20:   vtkSmartPointer::New();

21: p_w_picpathViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());

22: vtkSmartPointer renderWindowInteractor=

23:   vtkSmartPointer::New();

24: p_w_picpathViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

25:  p_w_picpathViewer->Render();

26: p_w_picpathViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

27:  p_w_picpathViewer->Render();

28:  

29:  renderWindowInteractor->Start();

 

图5.8 VTK图像基本信息获取

 

上例中主要获取了图像的三个信息，图像维数，图像原点和像素间隔。VTK中二维和三维图像都用vtkImageData表示，因此第六行中定义图像维数为dims[3]，然后利用GetDimensions()函数获取图像的维数；图像的原点和像素间隔都是物理空间数值，因此都是定义double类型。本例读入了二维lena图像，上图中显示了获取的图像信息。其中，图像维数为512*512*1，通过维数可以看成z方向的维数为1，说明该图像为二维图像；而图像的原点为(0,0,0)点，而像素间隔为(1,1,1)。

 

vtkChangeImageInformation

vtkImageData中提供了多个Set函数用于设置图像的基本信息。当对一个管线的输出修改图像信息后，如果管线重新Update，那么这些修改都会恢复回原来的值。而vtkChangeImageInformation可以作为管线中的一个filter来修改图像信息。利用这个filter可以修改图像的原点，像素间隔，以及范围起点（extent），另外还可以对图像平移缩放等操作。下面代码说明了怎样修改图像的原点，像素间隔。

 

1:     vtkSmartPointer reader=

   2:        vtkSmartPointer::New();

   3:    reader->SetFileName ( "..\\lena.bmp" );

   4:    reader->Update();

   5:  

   6:    int dims[3];

   7:    double origin[3];

   8:     double spaceing[3];

   9:  

  10:    reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);

  11:    std::cout<<"原图像维数:"<

  12:    reader->GetOutput()->GetOrigin(origin);

  13:    std::cout<<"原图像原点:"<

  14:    reader->GetOutput()->GetSpacing(spaceing);

  15:  std::cout<<"原像素间隔:"<

  16:  

  17:    vtkSmartPointer changer =

  18:        vtkSmartPointer::New();

  19:    changer->SetInput(reader->GetOutput());

  20:    changer->SetOutputOrigin(100, 100, 0);

  21:    changer->SetOutputSpacing(5,5,1);

  22:    changer->SetCenterImage(1);

  23:    changer->Update();

  24:  

  25:  

  26:    changer->GetOutput()->GetDimensions(dims);

  27:    std::cout<<"修改后图像维数:"<

  28:    changer->GetOutput()->GetOrigin(origin);

  29:    std::cout<<"修改图像原点:"<

  30:    changer->GetOutput()->GetSpacing(spaceing);

  31:    std::cout<<"修改后像素间隔:"<

  32:  

  33:  

  34:    vtkSmartPointer p_w_picpathViewer =

  35:        vtkSmartPointer::New();

  36:    p_w_picpathViewer->SetInputConnection(changer->GetOutputPort());

  37:    vtkSmartPointer renderWindowInteractor=

  38:        vtkSmartPointer::New();

  39:    p_w_picpathViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

  40:    p_w_picpathViewer->Render();

  41:    p_w_picpathViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

  42:    p_w_picpathViewer->Render();

  43:  

  44:    renderWindowInteractor->Start();

 

上例中首先读入图像，由vtkImageData提供函数接口获取图像的维数，原点和像素间隔。然后定义vtkImageChangeInformation指针，并设置输出图像原点为（100, 100, 0），输出图像像素间隔为（5, 5, 1），然后调用CenterImage()函数将图像的原点置于图像的中心。显示结果如图5.9：

 

图5.9 vtkImageChangeInformation修改图像信息

 

从上面结果中可以看出，操作后的结果使得图像的原点位于(-1277.5, -1275.5, 0)，SetOutputOrigin(100, 100, 0)并没有起作用。原因在哪里呢？如果看下CenterImage()函数的注释，可以发现该函数的作用是将（0, 0, 0）点置于图像的中心。当CenterImage该函数执行时会重写SetOutputOrigin()，所以SetOutputOrigin函数不会产生任何作用。那(-1277.5, -1275.5, 0)又是如何计算出来的呢？如图5.10，根据图像的维数和像素间隔计算得到新的图像的宽度和高度为(512-1)*5 ，初始图像的原点位于（0, 0,0），现在将图像的中心平移至原点，平移量为（-(512-1)*5/2,(512-1)*5/2, 0） = (-1277.5, -1275.5,0)。

 

图5.10 CenterImage函数示意图

 

5.4.2图像像素值访问和修改

图像像素值的访问与修改是最常用的一个操作。VTK中提供了两种访问图像像素值的方法。第一种是直接访问vtkImageData的数据数组。这种方式最直接。在第一节上新建图像赋值也是采用的这种方法。vtkImageData中提供了GetScalarPointer()函数获取数据数组指针，该函数有三种形式：

virtualvoid *GetScalarPointer(int coordinates[3]);

virtualvoid *GetScalarPointer(int x, int y, int z);

virtualvoid *GetScalarPointer();

前两种形式根据给定的像素索引得到指定的像素值，注意返回的是第(x,y,z)个像素值的地址。而第三种方式是返回图像数据数组的头指针，然后根据头指针可以依次访问索引像素。在第一节中采用的就是这样方式。下面看一个遍历图像像素的例子，结果如图5.12。

 

1:  vtkSmartPointer reader =

   2:    vtkSmartPointer::New();

   3: reader->SetFileName ( "…\\lena.bmp" );

   4: reader->Update();

   5:  

   6: int dims[3];

   7: reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);

   8:  

   9: for(int k=0; k

  10:  {

  11:    for(int j=0; j

  12:    {

  13:       for(int i=0; i

  14:       {

  15:          if(i<100 && j<100)

  16:          {

  17:              unsigned char * pixel =

  18:                 (unsigned char *) (reader->GetOutput()->GetScalarPointer(i, j, k) );

  19:              *pixel = 0;

  20:              *(pixel+1) = 0;

  21:              *(pixel+2) = 0;

  22:          }

  23:       }

  24:    }

  25:  }

  26:  

  27: vtkSmartPointer p_w_picpathViewer =

  28:    vtkSmartPointer::New();

  29: p_w_picpathViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());

  30: vtkSmartPointer renderWindowInteractor=

  31:    vtkSmartPointer::New();

  32: p_w_picpathViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

  33: p_w_picpathViewer->Render();

  34: p_w_picpathViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

  35: p_w_picpathViewer->Render();

  36:  

  37: renderWindowInteractor->Start();

 

上面代码实现了将图像的100*100大小的区域设置为黑色。首先定义一个reader读取一副bmp图像，通过vtkImageData函数GetDimensions()获取图像的大小。建立三次循环，通过GetScalarPointer(i, j,k)函数获取访问图像像素值。需要注意的是，GetScalarPointer()函数返回的是void*类型，因此需要根据图像的实际类型进行强制转换。如上面代码中将像素值数组的头指针类型转换为unsigned char *。如果对于数据类型不确定的话，还可以先通过vtkImageCast将图像数据类型强制转换为特定的数据类型，再进行遍历。

另外还有一个需要注意地方，彩色以及向量图像采用的是类似图5.11这种像素存储格式。

 

图5.11 VTK彩色以及向量图像像素存储格式

 

因此在修改RGB图像以及向量图像像素时，需要根据像素的元组的组分数目来访问。上例中，需要修改每个像素的RGB值时，首先获得第(i, j, k)个像素的地址也就是R值的地址，然后将地址加1来访问后续G值以及B值。如果对于像素的元组组分不确定时，可以通过函数GetNumberOfScalarComponents()来获取。如下所示：

int nbOfComp = reader->GetOutput()->GetNumberOfScalarComponents();

 

 

图5.12 修改图像像素值

 

另外VTK中提供了vtkImageIterator类来利用迭代器方法访问图像像素。该类是一个模板类，使用时，需要提供迭代的图像像素类型以及迭代的区域大小。下面给出示例代码。

   1:      vtkSmartPointerreader =

   2:         vtkSmartPointer::New();

   3:     reader->SetFileName ( "..\\lena.bmp" );

   4:     reader->Update();

   5:  

   6:     int subRegion[6] = {0,300, 0, 300, 0, 0};

   7:     vtkImageIterator it(reader->GetOutput(), subRegion);

   8:  

   9:     while(!it.IsAtEnd())

  10:     {

  11:         unsigned char *inSI = it.BeginSpan();

  12:         unsigned char *inSIEnd = it.EndSpan();

  13:  

  14:         while(inSI != inSIEnd)

  15:         {

  16:              *inSI = 255-*inSI;

  17:              ++inSI;

  18:         }

  19:         it.NextSpan();

  20:     }

  21:  

  22:     vtkSmartPointer p_w_picpathViewer =

  23:         vtkSmartPointer::New();

  24:     p_w_picpathViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());

  25:     vtkSmartPointer renderWindowInteractor=

  26:         vtkSmartPointer::New();

  27:     p_w_picpathViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

  28:     p_w_picpathViewer->Render();

  29:     p_w_picpathViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

  30:     p_w_picpathViewer->Render();

  31:  

  32:     renderWindowInteractor->Start();

 

下面分析一下上面的代码。如果对于ITK图像区域迭代器熟悉的话，可能会对上面代码存在疑问。上面代码中首先读取了一副bmp图像，然后定义了一个子区域。注意在定义子区域的时候，不要超过图像的大小范围。subRegion的六个值分别表示区域中x的最小最大值，y的最小最大值，z的最小最大值。由于处理的图像为二维图像，因此z的取值范围为[0,0]。然后根据图像类型unsigned char定义实例化一个图像迭代器it，定义it时有两个参数：一个是要访问的图像，另外一个是访问的图像区域。设置完毕后，迭代器开始工作。注意，上面代码中有两个while循环。

首先看第一个while循环，这里判断迭代器是否结束。进入循环后，对于每个迭代器it，又存在第二个循环。这个循环判断的是当前像素的组分是否迭代完毕。由于vtk中所有类型的图像格式都是vtkImageData，因此每个像素可能是标量，也可能是向量。因此，每当访问到一个像素时，需要迭代当前像素的组分。组分迭代时，inSI = it.BeginSpan()获取第一个组分，inSIEnd = it.EndSpan()表示组分迭代完毕，通过++inSI不断迭代组分，并对像素的组分值进行处理，当inSI与inSIEnd相等时组分迭代完毕。然后继续迭代像素it，直至迭代完毕所有像素。上面代码中将指定区域的像素值取反，得到如图5.13所示结果。

 

图5.13 利用VTK迭代器修改图像像素值

 

 

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