R语言怎么实现图像分割

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。