1.ITK图像过滤器(Image Filter)
1）itk::SmoothingRecursiveGaussianImageFilter
递归IIR高斯滤波，为解决离散高斯滤波的固有缺陷，通过IIR滤波器，近似实现高斯卷积和求导
2）itk::MeanImageFilter
均值滤波器该类主要功能是对图像应用平均滤波器。
计算图像，其中给定像素是对应输入像素附近邻域中像素的平均值，对领域内的奇异值很敏感
均值滤波器是线性滤波器系列之一
3）itk::MedianImageFilter
该类的作用是对图像应用中值滤波器。
计算图像，其中给定像素是对应输入像素附近邻域中像素的中值。中值滤波器是非线性滤波器之一。 它用于平滑图像，而不会受到异常值或散粒噪声的影响。
此滤波器对消除椒盐噪声更加有效。
此过滤器要求输入像素类型提供运算符<()（小于可比较）。
4）itk::BinaryMedianImageFilter二值中值滤波器
该类的作用相当于再一个二值图像中应用中值滤波器。
该滤波器计算图像时，其中输出像素=其对应的输入邻域像素的中值。 对于二值图像的情况，可以通 过简单地计算前景的邻域值来获得中值，即计算当前像素周围ON/Off像素的数量来优化运行。
中值滤波器是非线性滤波器家族之一。它用于平滑图像，而不会受到异常值或散粒噪声的影响。
2.边缘检测
1）itk::SobelEdgeDetectionImageFilter：
该类是使用 Sobel 算子进行 2D 或 3D 边缘检测。该滤波器使用Sobel算子计算图像梯度，然后找到该梯度向量的大小。Sobel梯度大小（平方根平方和）是边缘强度的指示。
该滤波器使用Sobel算子来进行边缘检测，它通过计算图像的一阶和二阶导数来检测边缘。Sobel算子对噪声有一定的抵抗能力，可以较好地提取出边缘.适用于需要较好的噪声抑制能力的边缘检测场景。
2）itk::CannyEdgeDetectionImageFilter
该滤波器主要功能是对标量值图像进行Canny边缘检测
首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后通过计算梯度幅值和方向，使用非最大抑制策略来细化边缘，并使用双阈值策略来筛选出明显的边缘.
适用于需要提取细节丰富的明显边缘的情况，比如在计算机视觉和图像分析等方面常常使用
3）itk::ZeroCrossingBasedEdgeDetectionImageFilter
该滤波器的主要功能是实现基于零交叉点的原理，通过计算图像中灰度值的二阶导数来检测图像中的边缘
该滤波器使用零交叉算法来进行边缘检测，它通过查找图像中像素值的零交叉来定位边缘。这种方法对于一些边缘不明显的图像可以产生较好的效果，例如在医学图像中检测肿瘤等。因此，itkZeroCrossingBasedEdgeDetectionImageFilter适用于需要检测不明显边缘的场景
3.图像分割
1）itk::BinaryThresholdImageFilter
阈值后得到二值图像
typedef itk::BinaryThresholdImageFilter<Image2DType, Mask2DType> BinaryFilterType;
BinaryFilterType::Pointer BinaryFilter = BinaryFilterType::New();
BinaryFilter->SetInput(m_FixedImage);
BinaryFilter->SetLowerThreshold(iLower);//二值化处理的下阈值为iLower
BinaryFilter->SetUpperThreshold(iUpper);//二值化处理的上阈值为iUpper。
BinaryFilter->SetOutsideValue(1);//设置二值化处理中大于等于上阈值的像素值为1。
BinaryFilter->SetInsideValue(0);//设置二值化处理中小于等于下阈值的像素值为0。
4.位操作
1）itk::OrImageFilter
用于对两个输入图像进行按位或操作。这个滤波器将两个输入图像的每个像素值进行逻辑或运算，生成一个新的输出图像
当参与或运算的两个[逻辑值]中有一个为真时，结果就为真。
图片.png
2）itk::AndImageFilter：
在位与运算中，当参与与运算的两个逻辑值都是真时，结果才为真
将任何数值 N 与数值 0 进行按位与操作，都会得到数值 0。
将任何数值 N（这里仅考虑 8 位值）与数值 255（8 位二进制数是 1111 1111）进行按位与操作，都会得到数值 N 本身
构造一幅掩模（具体后面会讲到什么是掩膜）图像 M，掩模图像 M 中只有两种值：一种是数值 0，另外一种是数值 255。将该掩模图像 M 与一幅灰度图像 G 进行按位与操作，在得到的结果图像 R 中：
与掩模图像 M 中的数值 255 对应位置上的值，来源于灰度图像 G。
与掩模图像 M 中的数值 0 对应位置上的值为零（黑色）。
用于对两个输入图像进行按位与操作。这个滤波器将两个输入图像的每个像素值进行逻辑与运算，生成一个新的输出图像。c=bitwise_and(a,b)
图片.png
图片.png
5.像素操作
1）GetPixel(pixelIndex);//获取像素值
2）SetPixel(pixelIndex, 0);//设置像素值
网友评论