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；

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;

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;

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。