itk中的数据平滑算法(除噪)
来源:互联网 发布:c语言交换位置 编辑:程序博客网 时间:2024/06/08 19:08
噪声:椒盐噪声;高斯噪声;泊松噪声;斑点噪声
目的:降低图像锐度,同时也会去除部分噪声,处理后导致图象模糊;
处理方法:邻域平均法、中值滤波法、多图象平均法,采用取平均值或中值的方法来模糊噪声;
图象边缘及噪声频率都在高频区,用低通滤波法来去噪声。
目的:降低图像锐度,同时也会去除部分噪声,处理后导致图象模糊;
处理方法:邻域平均法、中值滤波法、多图象平均法,采用取平均值或中值的方法来模糊噪声;
图象边缘及噪声频率都在高频区,用低通滤波法来去噪声。
1.itkAntiAliasBinaryImageFilter:(ITK的抗混叠图像滤波?输出数据类型必须是 doubles or floats)
This filter implements a surface-fitting method for estimation of a surface from a binary volume. This process can be used to reduce aliasing artifacts which result in visualization of binary partitioned surfaces.
This filter implements a surface-fitting method for estimation of a surface from a binary volume. This process can be used to reduce aliasing artifacts which result in visualization of binary partitioned surfaces.
typedef itk::AntiAliasBinaryImageFilter <ImageType, FloatImageType>ImageFilterType; ImageFilterType::Pointer antiAliasFilter = ImageFilterType::New ();antiAliasFilter->SetInput(image);2.itkBinaryMinMaxCurvatureFlowImageFilter:(ITK二进制最大最小曲率流滤波)
BinaryMinMaxCurvatureFlowImageFilter implements a curvature driven image denosing algorithm. This filter assumes that the image is essentially binary: consisting of two classes. Iso-brightness contours in the input image are viewed as a level set. The level set is then evolved using a curvature-based speed function:
CurvatureFlowImageFliter:保留边缘的平滑滤波器,要求输入为float,水平集思路,
DenseFiniteDifferenceImageFilter
CurvatureFlowFunction
MinMaxCurvatureFlowImageFilter
BinaryMinMaxCurvatureFlowImageFilter
3.itkMeanImageFilter
均值滤波:是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作,幅值近似相等且随机分布在不同位置上,这样可以平滑图像,速度较快,算法简单。但是无法去掉噪声,只能微弱的减弱它。
typedef itk::MedianImageFilter<ImageType,ImageType>FilterType;FilterType::PointermedianFilter=FilterType::New();FilterType::InputSizeTyperadius;radius.Fill(2);medianFilter->SetRadius(radius);medianFilter->SetInput(input_data);4.itkMedianImageFilter
中值滤波:常用的非线性滤波方法 ,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘,选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好。其中加权中值滤波能够改进中值滤波的边缘信号,使其良好保持效果。
typedef itk::MeanImageFilter<ImageType, ImageType> filterType;filterType::Pointer meanFilter = filterType::New();meanFilter->SetInput( input_data);5.itkBinomialBlurImageFilter:(??? 这什么啊,为毛不是高斯滤波?)
itkDiscreteGaussianImageFilter
itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter
6.itkBilateralImageFilter:双边滤波器(个人觉得就是加强版高斯滤波,又见高斯)
难怪直觉这么熟悉,直接应用在美颜功能中的磨皮啊~
“滤波器由两个函数构成,一个函数有几何空间距离决定滤波器系数(空间域),另外一个有像素差值决定滤波器系数(值域)。类似的有高斯低通滤波器(空间域)和a-截尾均值滤波器(值域)。比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,保边去噪,在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。”
由于个人日常工作中需要处理的目标都是小目标,数据平滑并不怎么用,为什么呢?不敢啊,一平滑,小目标都smooth掉了,~~~~(>_<)~~~~,在医学图像处理中,如果你的目标是骨头,脑,肝脏,肾脏等大一些的器官,不妨试试上述中的平滑滤波器,这么多,总有一款合适你。
参考文献:
1.https://itk.org/Wiki/ITK/Examples
2.http://blog.csdn.net/jorg_zhao/article/details/51328966
3.http://www.cnblogs.com/walccott/p/4957108.html
4.http://www.cnblogs.com/Robin-D-Chow/archive/2013/12/27/3494324.html
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