VTK_Learning_图像二值化_阈值法

不念不忘少年蓝@ 2023-07-07 05:58 7阅读 0赞

# 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。
> 
> ![20170126195259853][]  
> 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。

[20170126195259853]: https://img-blog.csdn.net/20170126195259853