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我正在使用 ITK 进行一些预处理,我想用 Fast Marching 过滤器和 Geodesic Active Contour 过滤器测试一些东西。我遵循 ITK software guide 中描述的算法, 第 9.3.3 节。但是,我没有得到预期的结果。我正在处理 3D 图像。
这是我的代码:
AnisotropicDiffusionFilter::Pointer anisotropic_filter = AnisotropicDiffusionFilter::New();
anisotropic_filter->SetInput(itk_image_in);
anisotropic_filter->SetTimeStep(0.0625);
anisotropic_filter->SetNumberOfIterations(5);
anisotropic_filter->SetConductanceParameter(3.0);
anisotropic_filter->Update();
GradientFilter::Pointer gradient_filter = GradientFilter::New();
gradient_filter->SetInput(anisotropic_filter->GetOutput());
gradient_filter->SetSigma(0.5);
gradient_filter->Update();
SigmoidFilter::Pointer sigmoid_filter = SigmoidFilter::New();
sigmoid_filter->SetInput(gradient_filter->GetOutput());
sigmoid_filter->SetOutputMinimum(0.0);
sigmoid_filter->SetOutputMaximum(1.0);
sigmoid_filter->SetAlpha(-1.5);
sigmoid_filter->SetBeta(4.0);
sigmoid_filter->Update();
FastMarchingFilter::Pointer fast_marching = FastMarchingFilter::New();
NodeContainer::Pointer seeds = NodeContainer::New();
Node node;
const double seedValue = -50.0;
node.SetValue(seedValue);
seeds->Initialize();
vector<GeoVec3s>::iterator it = m_clicks_.begin();
int i=0;
for(; it != m_clicks_.end(); it++)
{
itkIndex index;
index[0] = (*it)[0];
index[1] = (*it)[1];
index[2] = (*it)[2];
node.SetIndex(index);
seeds->InsertElement(i++, node);
}
fast_marching->SetTrialPoints(seeds);
fast_marching->SetSpeedConstant(1.0);
fast_marching->SetStoppingValue(100);
//fast_marching->SetInput(sigmoid_filter->GetOutput());
fast_marching->SetOutputSize(sigmoid_filter->GetOutput()->GetBufferedRegion().GetSize());
fast_marching->Update();
GeodesicFilter::Pointer geodesic_filter = GeodesicFilter::New();
geodesic_filter->SetInput(fast_marching->GetOutput());
geodesic_filter->SetFeatureImage(sigmoid_filter->GetOutput());
geodesic_filter->SetPropagationScaling(0.5);
geodesic_filter->SetCurvatureScaling(5.0);
geodesic_filter->SetAdvectionScaling(1.0);
geodesic_filter->SetMaximumRMSError( 0.02 );
geodesic_filter->Update();
BinaryThresholdFilter::Pointer thresholder = BinaryThresholdFilter::New();
thresholder->SetLowerThreshold(-1000);
thresholder->SetUpperThreshold(0);
thresholder->SetOutsideValue(0);
thresholder->SetInsideValue(255);
thresholder->SetInput( geodesic_filter->GetOutput() );
我正在使用 this paper 中描述的指标哪个目标和我一样。
我有几个问题:
谢谢。
最佳答案
好的,我发现了我的问题。 Fast Marching 过滤器确实会输出一个时间穿越图(距离图),但是当我在算法中指定一个停止值时,所有未访问的像素都有一个高值(1.7e+38,因为它是最大值的一半用于输出图像的类型,在我的例子中是 float 的 3.4e+38)。因此,当我使用重新缩放过滤器时,它压缩了我所有的动态图像,结果是一个二值图像。我认为使用 S 形图像作为快速行进滤波器的输入可以获得更好的结果。感谢@nav 的建议。
关于c++ - ITK 快速行进输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24488370/
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很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈,无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开,visit the help center . 关闭 1
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!