ITK 基础(二) — 图像分割 General Threshold

General Threshold 介绍

上篇文章介绍了 ITK 中的二值化分割，最终得到的是 二值图像（图像中只有两种像素值），

但有时我们会遇到另外一种需求，只改变某一阈值范围的像素值，其他部分保留；这时二值化分割已经满足不了我们的基本需求了，需要寻求另外一种方法。

本篇教程介绍 ITK 中的 General Threshold ，是二值化的改进版，可以只改变某一范围内的像素值，并且其它范围内像素值得到保留。

原理讲解

General Threshold 中用到了三种分割方式：

第一种，原理图如下，该方法需要设置一个低临界阈值 Lower Threshold，图像中像素值若低于这个值，其值变为 Outsidevalue，否则像素值不变；

该方法中需要设置二个参数，低像素值设定用到的是 ThresholdBelow() 函数；用户指定 Outsidevalue；

第二种，方法中需要设置一个高临界阈值 Upper Threshold，图像中像素值若高于这个值，像素值将变成 Outsidevalue，否则像素值不变；

该方法中也需要设置二个参数，高阈值设定用到 ThresholdAbove() 函数，用户指定 Outsidevalue;

第三种，结合了前两种，该方法需要设置两个阈值临界 Lower Threshold 和 Upper Threshold 两个值，若像素值介于两者之间则不变，否则设为 Outsidevalue；

方法中需要设置三个参数，低阈值设定用到 ThresholdBelow() 函数，高阈值设定用到 ThresholdAbove() 函数，用户指定 Outsidevalue;

代码实现

General Threshold 分割方法用到主要头文件为 itk::ThresholdImageFilter ；该 Filter 中阈值的设置用到两个函数：

• ThresholdAbove() ；
• ThresholdBelow() ；

#include
#include
#include
#include
#include
#include

using namespace std;

int main()
{
	itk::PNGImageIOFactory::RegisterOneFactory();
	string input_name = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/input.png";
	string output_name1 = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/output1.png";
	string output_name2 = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/output2.png";
	string output_name3 = "D:/ceshi1/ITK/Filter/General_Seg/output3.png";

	using PixelType = unsigned char;
	using ImageType = itk::Image;
	using FilterType = itk::ThresholdImageFilter;
	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);
	writer->SetFileName(output_name1);
	writer->SetInput(filter->GetOutput());
	
	filter->SetInput(reader->GetOutput());
	
	//first Threshold method;
	filter->SetOutsideValue(0);
	filter->ThresholdBelow(170);

	try
	{
		filter->Update();
		writer->Update();

	}
	catch (exception & e)
	{
		cout << "Caught Error" << endl;
		cout << e.what() << endl;
		return EXIT_FAILURE;
	}
	

	filter->ThresholdAbove(190);
	writer->SetFileName(output_name2);
	
	try
	{
		filter->Update();
		writer->Update();

	}
	catch (exception & e)
	{
		cout << "Caught Error" << endl;
		cout << e.what() << endl;
		return EXIT_FAILURE;
	}

	
	//Third Threshold Seg;
	filter->ThresholdOutside(170, 190);
	writer->SetFileName(output_name3);
	

	try
	{
		filter->Update();
		writer->Update();

	}
	catch (exception & e)
	{
		cout << "Caught Error" << endl;
		cout << e.what() << endl;
		return EXIT_FAILURE;
	}


	return EXIT_SUCCESS;


}

该例子中，用到的输入图像为 ITK 官网提供的大脑切片 PNG 图像，参数设定情况如下：Lower Threshold 设为170，Upper Threshold 设为190，Outsidevalue 设为 0，

最后生成的结果图如下，第 2-4 张图片分别为 第一至第三种方法生成得到的结果。