原理講解

General Threshold 中用到了三種分割方式：

第一種，原理圖如下，該方法需要設置一個低臨界閾值 Lower Threshold，圖像中像素值若低于這個值，其值變為 Outsidevalue，否則像素值不變；

該方法中需要設置二個參數，低像素值設定用到的是 ThresholdBelow() 函數；用戶指定  Outsidevalue；

   

第二種，方法中需要設置一個高臨界閾值 Upper Threshold，圖像中像素值若高于這個值，像素值將變成 Outsidevalue，否則像素值不變；

該方法中也需要設置二個參數，高閾值設定用到 ThresholdAbove() 函數，用戶指定 Outsidevalue;

    

第三種，結合了前兩種，該方法需要設置兩個閾值臨界 Lower Threshold 和 Upper Threshold 兩個值，若像素值介于兩者之間則不變，否則設為 Outsidevalue；

方法中需要設置三個參數，低閾值設定用到  ThresholdBelow() 函數，高閾值設定用到 ThresholdAbove() 函數，用戶指定 Outsidevalue;

    

代碼實現

General Threshold 分割方法用到主要頭文件為  itk::ThresholdImageFilter ；該 Filter 中閾值的設置用到兩個函數：

• ThresholdAbove() ；

• ThresholdBelow() ；

#include<itkThresholdImageFilter.h>
#include<itkImage.h>
#include<itkImageFileReader.h>
#include<itkImageFileWriter.h>
#include<itkPNGImageIOFactory.h>
#include<string.h>

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<PixelType, 2>;
    using FilterType = itk::ThresholdImageFilter<ImageType>;
    using ReaderType = itk::ImageFileReader<ImageType>;
    using WriterType = itk::ImageFileWriter<ImageType>;

    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;


}

該例子中，用到的輸入圖像為 ITK 官網提供的大腦切片  PNG  圖像，參數設定情況如下：Lower Threshold 設為170，Upper Threshold 設為190，Outsidevalue 設為 0，

最后生成的結果圖如下，第 2-4 張圖片分別為 第一至第三種方法生成得到的結果。