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；
First.png
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;
Second.png
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;
Third.png
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<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;
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。
Snipaste_2020-05-03_17-15-15.png
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