ITK初学者教程：清晰易懂的入门指南

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"这是一份关于ITK(Insight Toolkit)的初学者教程，由一位经验丰富的师兄编写，旨在帮助新手快速入门。教程包含了清晰的例程，适合对ITK和图像处理感兴趣的初学者。" ITK，全称为Insight Toolkit，是一个开源软件工具包，主要用于图像配准和分割。在医学成像领域，如CT或MRI扫描，这两个功能尤为关键。图像分割是指在数字化采样数据（通常是图像）中识别并分类数据，而配准则是使不同数据源之间建立对应关系，例如将CT扫描与MRI扫描对齐，以便合并两者的相关信息。 ITK软件工具包跨平台运行，它采用CMake作为构建环境，能够以平台无关的方式管理项目生成和编译过程。CMake使得ITK可以在各种操作系统上无缝构建。ITK的核心语言是C++，并且采用了泛型编程，即利用模板来生成高效、灵活的代码，实现数据类型的自动适应。该教程《The ITK Software Guide》的第三版更新到了ITK version 4.5，作者包括Hans J. Johnson、Matt McCormick、Luis Ibáñez以及Insight Software Consortium。此教程不仅介绍了ITK的基本概念，还详细讲解了如何使用ITK进行实际操作，对于初学者来说是非常有价值的资源。通过这个教程，读者可以学习到： 1. ITK的基本架构和设计理念，理解其开放源码和跨平台的优势。 2. 图像处理的基本概念，如图像分割和配准，以及它们在医学影像分析中的应用。 3. 如何使用CMake构建和配置ITK项目，掌握跨平台开发的关键步骤。 4. C++模板和泛型编程在ITK中的应用，提升代码复用性和效率。 5. 实际的代码示例和练习，帮助读者动手实践，加深理解。这份"itk教程，详解入门级通俗易懂"是ITK新手的绝佳起点，提供了理论知识和实践经验，有助于快速掌握这一强大的图像处理工具。对于希望进入医学影像分析或图像处理领域的学习者来说，这是一个不容错过的资源。

xiv CONTENTS

8.8.3 Identity Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364

8.8.4 Translation Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364

8.8.5 Scale Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365

8.8.6 Scale L ogarithmic Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367

8.8.7 Euler2DTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367

8.8.8 CenteredRigid2DTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368

8.8.9 Similarity2DTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369

8.8.10 QuaternionRigidTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 371

8.8.11 VersorTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372

8.8.12 VersorRigid3DTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372

8.8.13 Euler3DTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373

8.8.14 Similarity3DTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374

8.8.15 Rigid3DPerspectiveTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375

8.8.16 AfﬁneTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375

8.8.17 BSplineDeformableTransform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377

8.8.18 KernelTransforms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378

8.9 Interpolators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 380

8.9.1 Nearest Neighbor Interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381

8.9.2 Linear Interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381

8.9.3 B-Spline Interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 381

8.9.4 Windowed Sinc Interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382

8.10 Metrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385

8.10.1 Mean Squares Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386

Exploring a Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386

8.10.2 Normalized Correlation Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 389

8.10.3 Mean Reciprocal Square Differences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 389

8.10.4 Mutual Information Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 390

Parzen Windowing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391

Viola and Wells Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391

Mattes et al. Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392

8.10.5 Kullback-Leibler distance metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392

8.10.6 Normalized Mutual Information Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393

CONTENTS xv

8.10.7 Mean Squares Histogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393

8.10.8 Correlation Coefﬁcient Histogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394

8.10.9 Cardinality Match Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394

8.10.10 Kappa Statistics Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394

8.10.11 Gradient Difference Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395

8.11 Optimizers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396

8.11.1 Registration using Match Cardinality metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 399

8.11.2 Registration using the One plus One Evolutionary Optimizer . . . . . . . . . . . 400

8.11.3 Registration using masks constructed with Spatial objects . . . . . . . . . . . . . 401

8.11.4 Rigid registrations i ncorporating prior knowledge . . . . . . . . . . . . . . . . . 403

8.12 Image Pyramids . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405

8.13 Deformable Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406

8.13.1 FEM-Based Image Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406

8.13.2 BSplines Image Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 410

8.13.3 Level Set Motion for Deformable Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413

8.13.4 BSplines Multi-Grid Image Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416

8.13.5 BSplines Multi-Grid Image Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 418

8.13.6 BSplines Image Registration in 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 419

8.13.7 Image Warping with Kernel Splines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422

8.13.8 Image Warping with BSplines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423

8.14 Demons Deformable Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 427

8.14.1 Asymmetrical Demons Deformable Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . 428

8.14.2 Symmetrical Demons Deformable Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . 431

8.15 Visualizing Deformation ﬁelds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435

8.15.1 Visualizing 2D deformation ﬁelds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435

8.15.2 Visualizing 3D deformation ﬁelds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 436

8.16 Model Based R egistration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 441

8.17 Point Set Registration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452

8.17.1 Point Set Registration in 2D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452

8.17.2 Point Set Registration in 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454

8.17.3 Point Set to Distance Map Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 456

8.18 Registration Troubleshooting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458

xvi CONTENTS

8.18.1 Too many samples outside moving image buffer . . . . . . . . . . . . . . . . . . 458

8.18.2 General heuristics for parameter ﬁne-tunning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 459

9 Segmentation 461

9.1 Region Growing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 461

9.1.1 Connected Threshold . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 462

9.1.2 Otsu Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 465

9.1.3 Neighborhood Connected . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468

9.1.4 Conﬁdence Connected . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 470

Application of the Conﬁdence Connected ﬁlter on the Brain Web Data . . . . . . . 474

9.1.5 Isolated Connected . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 476

9.1.6 Conﬁdence Connected i n Vector Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 477

9.2 Segmentation Based on Watersheds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481

9.2.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481

9.2.2 Using the I TK Watershed Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483

9.3 Level Set Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 487

9.3.1 Fast Marching Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 489

9.3.2 Shape Det ection Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 496

9.3.3 Geodesic Active Contours S egmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 504

9.3.4 Threshold Level Set Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 507

9.3.5 Canny-Edge Level Set Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 511

9.3.6 Laplacian Level Set Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 516

9.3.7 Geodesic Active Contours S egmentation With Shape G uidance . . . . . . . . . . 519

9.4 Feature Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 530

9.4.1 Hough Transform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 530

Line Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 530

Circle Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534

10 S t atist ics 539

10.1 Data Containers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 539

10.1.1 Sample Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 539

10.1.2 Sample Adaptors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 542

ImageToListSampleAdaptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 542

CONTENTS xvii

PointSetToListSampleAdaptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544

10.1.3 Histogram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 547

10.1.4 Subsample . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 550

10.1.5 MembershipSample . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 553

10.1.6 MembershipSampleGenerator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555

10.1.7 K-d Tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 558

10.2 Algorithms and Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 562

10.2.1 Sample Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563

Mean and Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563

Weighted Mean and Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 565

10.2.2 Sample Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 568

SampleToHistogramFilter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 568

NeighborhoodSampler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 570

10.2.3 Sample Sorting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 571

10.2.4 Probability Density Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574

Gaussian Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574

10.2.5 Distance Metric . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 575

Euclidean Distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 575

10.2.6 Decision Rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 576

Maximum Decision Rule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 577

Minimum Decision Rule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578

Maximum Ratio Decision Rule . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578

10.2.7 Random Variable Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 579

Normal (Gaussian) Di stribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 579

10.3 Statistics applied to Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 580

10.3.1 Image Histograms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 580

Scalar Image Histogram with Adaptor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 580

Scalar Image Histogram with Generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 582

Color Image Histogram with Generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 584

Color Image Histogram Writing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 587

10.3.2 Image Information Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 590

Computing Image E ntropy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 591

xviii CONTENTS

Computing Images Mutual I nformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 594

10.4 Classiﬁcation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 599

10.4.1 k-d Tree Based k-Means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 600

10.4.2 K-Means Classiﬁcation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 606

10.4.3 Bayesian Plug-In Classiﬁer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 609

10.4.4 Expectation Maximization Mixture Model Estimation . . . . . . . . . . . . . . . 615

10.4.5 Classiﬁcation using Markov Random Field . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 619

III ITK Community Participation 625

11 Iterators 627

11.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 627

11.2 Programming Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 628

11.2.1 Creating Iterators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 628

11.2.2 Moving Iterators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 628

11.2.3 Accessing Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 630

11.2.4 Iteration Loops . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 631

11.3 Image Iterators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 632

11.3.1 ImageRegionIterator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 632

11.3.2 ImageRegionIteratorWithIndex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 634

11.3.3 ImageLinearIteratorWithIndex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 636

11.3.4 ImageSliceIteratorWithIndex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 640

11.3.5 ImageRandomConstIteratorWithIndex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 643

11.4 Neighborhood Iterators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 645

11.4.1 NeighborhoodIterator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 651

Basic neighborhood techniques: edge detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 651

Convolution ﬁltering: Sobel operator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 653

Optimizing iteration speed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655

Separable convolution: G aussian ﬁlt ering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 657

Slicing t he neighborhood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 659

Random access iteration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 660

11.4.2 ShapedNeighborhoodIterator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 661

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粉丝: 176
资源: 7

ITK初学者教程：清晰易懂的入门指南

ITK-SNAP 3.4（64位）

Teamcenter二次开发培训教程（RCP，ITK）.pdf

itksnap.zip

itksnap安装教程csdn

itk-snap使用教程

零基础入门itk医学图像分割资料汇总

simpleitk官方手册

python中集成itk

SimpleITK python安装

python如何下载simpleitk

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