【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：Voting滤波器
目录
- 1、itkVotingBinaryImageFilter
- 2、itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter 洞穴充填滤波器
- 3、itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter
- 4、itkLabelVotingImageFilter
1、itkVotingBinaryImageFilter
该类是一个基类，用于根据前景和背景像素的邻域投票进行二值图像处理。子类包括itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter和itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter。
笔记
非前景或背景的像素将保持不变。
常用的成员函数：
Set/GetRadius()：设置/获取用于计算中位数的邻域半径Set/GetForegroundValue()：设置/获取与二进制输入图像上的前景（或对象）和背景关联的值Set/GetBackgroundValue()：设置/获取与二进制输入图像上的前景（或对象）和背景关联的值Set/GetSurvivalThreshold()：设置/获取生存阈值，当邻域 ON 的数量小于此生存阈值中定义的值时，ON 的像素将关闭Set/GetBirthThreshold()：设置/获取出生阈值， 当邻域 ON 的数量大于此阈值中定义的值时，关闭的像素将打开。
2、itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter 洞穴充填滤波器
该类主要通过对每个像素的邻域前景像素数量进行比较，占大多数时将背景像素转换为前景像素，来填充孔和空腔。
此类是一个针对孔洞填充的特殊情况的子类，它首先进行一次基于投票的二值图像处理，然后基于结果的前景像素来填充孔洞。
常用的成员函数：
Set/GetMajorityThreshold()：设置/获取多数门槛，超过 50% 的像素数量将决定OFF像素是否变为 ON，例如，如果某个像素的邻域有124个像素（不包括其自身），则 50% 将是 62，如果您将多数阈值设置为 5，则意味着过滤器需要67个或更多邻域像素才能打开以便将当前关闭像素切换为打开，默认值为 1。SetSurvivalThreshold()：保护 SetBirthThreshold() 和 SetSurvivalThreshold() 方法，以便此过滤器的用户无法访问它们SetBirthThreshold()：保护 SetBirthThreshold() 和 SetSurvivalThreshold() 方法，以便此过滤器的用户无法访问它们GetNumberOfPixelsChanged()：返回执行过滤器时更改的像素数Set/GetForegroundValue()：设置/获取与二进制输入图像上的前景（或对象）和背景关联的值Set/GetBackgroundValue()：设置/获取与二进制输入图像上的前景（或对象）和背景关联的值Set/GetRadius()：设置/获取用于计算邻域半径
示例代码：
#include "itkImage.h"
#include "itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter.h"
typedef itk::Image<short, 3> ShortImageType;
bool votingBinaryHollFillingImageFilter(ShortImageType* image, ShortImageType* outputImage)
{
ShortImageType::SizeType indexRadius;
indexRadius[0] = 2; // radius along x
indexRadius[1] = 2; // radius along y
indexRadius[2] = 2; // radius along z
typedef itk::VotingBinaryHoleFillingImageFilter<ShortImageType, ShortImageType> VBHollFillFilterType;
typename VBHollFillFilterType::Pointer vBHoleFillFilter = VBHollFillFilterType::New();
vBHoleFillFilter->SetInput(image);
vBHoleFillFilter->SetRadius(indexRadius); //设置邻域半径
vBHoleFillFilter->SetForegroundValue(255); //指定用来作为前景和背景的灰度
vBHoleFillFilter->SetBackgroundValue(0);
vBHoleFillFilter->SetMajorityThreshold(3); //表示邻域中前景的数量至少应为(直径*直径-1)+MajorityThreshold值
try
{
vBHoleFillFilter->Update();
}
catch (itk::ExceptionObject& ex)
{
//读取过程发生错误
std::cerr << "Error: " << ex << std::endl;
return false;
}
outputImage = vBHoleFillFilter->GetOutput();
return true;
}
3、itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter
该类是itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter的进一步扩展。它通过多次迭代的二值图像处理来填补漏洞和空洞。
在每次迭代中，它使用前一次迭代的结果作为输入，并产生一个新的结果，直到达到指定的迭代次数或结果像素不再改变为止。此过滤器基于单个图像类型进行模板化，输出图像类型必须与输入图像类型相同。
过滤器的目的是填充中等尺寸（半径数十像素）的孔。原则上，迭代次数与要填充的孔的大小有关。孔越大，必须使用此过滤器运行更多迭代才能填充整个孔。邻域的大小还与孔边界的曲率以及孔的大小有关。请注意，作为附带效果，该过滤器还可能填充结构外侧的空腔。
常用的成员函数：
Set/GetRadius()：设置/获取用于计算邻域半径Set/GetMajorityThreshold()：设置/获取多数门槛，超过 50% 的像素数量将决定OFF像素是否变为 ON，例如，如果某个像素的邻域有124个像素（不包括其自身），则 50% 将是 62，如果您将多数阈值设置为 5，则意味着过滤器需要67个或更多邻域像素才能打开以便将当前关闭像素切换为打开，默认值为 1。Set/GetForegroundValue()：设置/获取与二进制输入图像上的前景（或对象）和背景关联的值Set/GetBackgroundValue()：设置/获取与二进制输入图像上的前景（或对象）和背景关联的值Set/GetMaximumNumberOfIterations()：设置/获取最大迭代次数，只要在前一次迭代中至少有一个像素发生变化，或者直到达到最大迭代次数前，会一直迭代执行该滤波器Set/GetCurrentNumberOfIterations()：设置/获取在任何给定时间执行的迭代次数，这在执行结束时很有用，可以验证执行了多少次迭代GetNumberOfPixelsChanged()：返回执行过滤器时更改的像素数
示例代码：
#include "itkImage.h"
#include "itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter.h"
typedef itk::Image<short, 3> ShortImageType;
bool votingBinaryIterativeHollFillingImageFilter(ShortImageType* image,
ShortImageType* outputImage, int numberOfIterations)
{
ShortImageType::SizeType indexRadius;
indexRadius[0] = 2; // radius along x
indexRadius[1] = 2; // radius along y
indexRadius[2] = 2; // radius along z
typedef itk::VotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter<ShortImageType> VBIterativeHoleFillFilterType;
typename VBIterativeHoleFillFilterType::Pointer vBIterHoleFillFilter = VBIterativeHoleFillFilterType::New();
vBIterHoleFillFilter->SetInput(image);
vBIterHoleFillFilter->SetRadius(indexRadius);
vBIterHoleFillFilter->SetBackgroundValue(0);
vBIterHoleFillFilter->SetForegroundValue(255);
vBIterHoleFillFilter->SetMajorityThreshold(2);
vBIterHoleFillFilter->SetMaximumNumberOfIterations(numberOfIterations);
try
{
vBIterHoleFillFilter->Update();
}
catch (itk::ExceptionObject& ex)
{
//读取过程发生错误
std::cerr << "Error: " << ex << std::endl;
return false;
}
outputImage = vBIterHoleFillFilter->GetOutput();
return true;
}
这三个类都是基于投票的二值图像处理算法，其中itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter和itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter专门用于孔洞填充的应用。itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter只进行一次处理，而itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter可通过多次迭代来获得更好的结果。
4、itkLabelVotingImageFilter
该类是一个像素级别的标签融合滤波器，它根据其邻域中的像素标签来融合给定像素的标签。
该滤波器通过对每个像素进行投票来实现标签融合的操作，每个像素的邻域中的每个像素都向指定的标签进行投票，投票最多的标签将成为该像素的最终标签。如果最大投票数为不唯一，即有多个标签具有最大投票数，则将“未决定”标签分配给该输出像素。
默认情况下，用于未确定像素的标签是输入图像中使用的最大标签值加一。 由于具有 8 位像素值的图像可以使用所有 256 个可能的标签值，因此允许将 8 位（即字节）图像组合成 16 位（即短）输出图像。
与传统的多数投票方法不同，LabelVotingImageFilter使用了一种基于距离加权的投票策略，以减少噪声或多个标签的不一致性。
此类的输入图像的像素类型应当是可比较的，支持相应的运算符，输出图像的像素类型可以是任何整数标量类型。
常用的成员函数：
Set/GetRadius()：设置/获取邻域的半径SetLabelForUndecidedPixels()：设置在投票过程中未决定的像素的标签GetLabelForUndecidedPixels()：获取在投票过程中未决定的像素的标签，Update过滤器后，此函数返回用于当前输出中未确定像素的实际标签值，请注意，当调用SetLabelForUndecidedPixels 时，该值将被覆盖，并且新值仅在下一次过滤器更新时生效。UnsetLabelForUndecidedPixels()：取消未确定像素的标签值并打开自动选择
注意：itkLabelVotingImageFilter类的模板参数需要为无符号整数类型的像素类型，不要弄错，否则会报错““初始化”: 无法从“itk::Concept::IsUnsignedInteger”。
示例代码：
#include "itkImage.h"
#include "itkLabelVotingImageFilter.h"
typedef itk::Image<unsigned short, 3> UnsignShortImageType;
bool labelVotingImageFilter(UnsignShortImageType* image, UnsignShortImageType* outputImage, unsigned short forUndecidedPixels)
{
typedef itk::LabelVotingImageFilter<UnsignShortImageType, UnsignShortImageType> LabelVotingFilterType;
typename LabelVotingFilterType::Pointer labelVotingFilter = LabelVotingFilterType::New();
labelVotingFilter->SetInput(image);
labelVotingFilter->SetLabelForUndecidedPixels(forUndecidedPixels);
try
{
labelVotingFilter->Update();
}
catch (itk::ExceptionObject& ex)
{
//读取过程发生错误
std::cerr << "Error: " << ex << std::endl;
return false;
}
outputImage = labelVotingFilter->GetOutput();
return true;
}