ITK 实例13 ITK分水岭算法对PNG图像进行二维分割

  1 #include <iostream>
  2 #include "itkVectorGradientAnisotropicDiffusionImageFilter.h"
  3 #include "itkVectorGradientMagnitudeImageFilter.h"
  4 #include "itkWatershedImageFilter.h"
  5  
  6 #include "itkImageFileReader.h"
  7 #include "itkImageFileWriter.h"
  8 #include "itkVectorCastImageFilter.h"
  9 #include "itkScalarToRGBPixelFunctor.h"
 10  
 11 int main( int argc, char *argv[] )
 12 {
 13   /*if (argc < 8 )
 14     {
 15     std::cerr << "Missing Parameters " << std::endl;
 16     std::cerr << "Usage: " << argv[0];
 17     std::cerr << " inputImage outputImage conductanceTerm diffusionIterations lowerThreshold outputScaleLevel gradientMode " << std::endl;
 18     return EXIT_FAILURE;
 19     }*/
 20   /*现在我们声明图像和像素类型用来势力化滤波器。所有的滤波器都需要实数类型的像素
 21   类型来正常工作。预处理阶段直接使用向量类型的数据而分割时使用浮点型标量数据。使用
 22   itk::VectorCastImageFilter 来将图像从 RGB 像素类型转换为数字向量类型*/
 23   typedef itk::RGBPixel< unsigned char >       RGBPixelType;
 24   typedef itk::Image< RGBPixelType, 2 >        RGBImageType;
 25   typedef itk::Vector< float, 3 >              VectorPixelType;
 26   typedef itk::Image< VectorPixelType, 2 >     VectorImageType;
 27   typedef itk::Image< itk::IdentifierType, 2 > LabeledImageType;
 28   typedef itk::Image< float, 2 >               ScalarImageType;
 29   //使用上面创建的类型来声明各种图像域处理滤波器，并最终将它们用在处理过程中
 30   typedef itk::ImageFileReader< RGBImageType >   FileReaderType;
 31   typedef itk::VectorCastImageFilter< RGBImageType, VectorImageType >
 32                                                  CastFilterType;
 33   typedef itk::VectorGradientAnisotropicDiffusionImageFilter<
 34                         VectorImageType, VectorImageType >
 35                                                  DiffusionFilterType;
 36   typedef itk::VectorGradientMagnitudeImageFilter< VectorImageType >
 37                                                  GradientMagnitudeFilterType;
 38   typedef itk::WatershedImageFilter< ScalarImageType >
 39                                                  WatershedFilterType;
 40   
 41   typedef itk::ImageFileWriter<RGBImageType> FileWriterType;
 42  
 43   FileReaderType::Pointer reader = FileReaderType::New();
 44   reader->SetFileName("VisibleWomanEyeSlice.png");
 45  
 46   CastFilterType::Pointer caster = CastFilterType::New();
 47   /*接下来我们实例化这些滤波器并设置它们的参数。第一步在图像预处理管道中使用一个
 48   各向异性扩散滤波器来扩散输入彩色图像。对于这种滤波器类， CFL 条件要求对二维图像的
 49   time step 不能超过 0.25 ，对三维不能超过 0.125 。迭代器的数量和 conductance term 将从命令行
 50   得到。参见 6.7.3 小节将得到更多关于 ITK 各向异性扩散滤波器的信息*/
 51   DiffusionFilterType::Pointer diffusion = DiffusionFilterType::New();
 52   //设置迭代次数
 53   diffusion->SetNumberOfIterations( atoi("10") );
 54   //设置参数 conductance
 55   diffusion->SetConductanceParameter( atof("2.0") );
 56   diffusion->SetTimeStep(0.125);
 57   //对向量类型图像 ITK 梯度大小滤波器可以随意地选择几个参数，这里我们仅允许那些主
 58   //要成分分析的可用和不可用
 59   GradientMagnitudeFilterType::Pointer
 60     gradient = GradientMagnitudeFilterType::New();
 61   //设置主要组成部分
 62   gradient->SetUsePrincipleComponents(atoi("on"));
 63   /*最后我们设置分水岭滤波器。它有两个参数。水平 Level 控制分水岭深度，而门限
 64   Threshold 控制输入的最低门限值。这两个参数都作为输入图像中最大深度的一个百分比
 65   (0.0 - 1.0) 来设置的*/
 66   WatershedFilterType::Pointer watershed = WatershedFilterType::New();
 67   //设置level
 68   watershed->SetLevel( atof("0.2") );
 69   /*分水岭滤波器的输出是一个无符号长整型 lable 图像，其中 lable 表示在一个特殊分割区域
 70   中一个像素的成员关系。这种形式对视觉是不现实的，所以为了这个例子的目的，我们将把
 71   它转换为 RGB 像素。 RGB 图像具有可以被保存为 png 文件和使用标准视图软件观看的优点。
 72   itk::Functor::ScalarToRGBPixelFunctor 类是可以将一个标量值转换成一个 itk::RGBPixel 的一
 73   个特殊功能对象。将这个算符写进 itk::UnaryFunctorImageFilter 来创建一个图像滤波器，用来
 74   把标量图像转换成 RGB 图像*/
 75   //设置阈值
 76   watershed->SetThreshold( atof("0.01") );
 77   
 78   typedef itk::Functor::ScalarToRGBPixelFunctor<unsigned long>
 79     ColorMapFunctorType;
 80   typedef itk::UnaryFunctorImageFilter<LabeledImageType,
 81     RGBImageType, ColorMapFunctorType> ColorMapFilterType;
 82   ColorMapFilterType::Pointer colormapper = ColorMapFilterType::New();
 83   
 84   FileWriterType::Pointer writer = FileWriterType::New();
 85   //保存的文件名
 86   writer->SetFileName("VisibleWomanEyeSlice_FSL1.png");
 87   //这种滤波器连接到一个单一的管道，在每个结尾都有 readers 和 writers
 88   caster->SetInput(reader->GetOutput());
 89   diffusion->SetInput(caster->GetOutput());
 90   gradient->SetInput(diffusion->GetOutput());
 91   watershed->SetInput(gradient->GetOutput());
 92   colormapper->SetInput(watershed->GetOutput());
 93   writer->SetInput(colormapper->GetOutput());
 94  
 95   try
 96     {
 97     writer->Update();
 98     }
 99   catch (itk::ExceptionObject &e)
100     {
101     std::cerr << e << std::endl;
102     return EXIT_FAILURE;
103     }
104  
105   return EXIT_SUCCESS;
106 }