三维图像编程实验PDF电子书下载

第1章VTK与ITK的安装与测试 1

1.1获取安装资源 1

1.2安装步骤 1

1.2.1 VTK的安装 2

1.2.2 ITK的安装 4

1.2.3 InsightApplication的安装 6

1.3测试安装结果 8

1.3.1 VTK安装测试用例 8

1.3.2 ITK安装测试用例 9

1.3.3 VTK与ITK混合编程测试用例 10

1.3.4 InsightApplication安装测试用例一 12

1.3.5 InsightApplication安装测试用例二 15

第2章 VTK数据操作 20

2.1入门范例——渲染一个圆柱体 20

2.2数组 23

2.3图表 26

2.4立方体 35

2.5矩形网格 37

2.6结构化网格 40

2.7标记网格 43

第3章 VTK图形与图像 48

3.1图形接口 48

3.1.1 VTK与API的集成应用 48

3.1.2 VTK与WindowsGUI的集成——Dialog 52

3.1.3 VTK与WindowsGUI的集成——SDI（单文档） 59

3.2信息可视化 67

3.2.1给图像添加带状边缘范例 67

3.2.2给图像添加充满边缘 69

3.2.3变色管 73

3.3面绘制 76

3.3.1提取皮肤 76

3.3.2抽取皮肤和骨骼 79

3.3.3三正交面 82

3.4体绘制 86

3.4.1绘制一个人头 86

3.4.2从体数据中抽取一个切面 89

3.5光照 94

3.5.1环境光 94

3.5.2漫反射 97

3.6微件 101

3.6.1气球小工具（BalloonWidget） 101

3.6.2滑块小工具（SlideWidget） 103

第4章 ITK数据表达 107

4.1图像 107

4.1.1创建一幅图像 107

4.1.2从文件中读取图像 108

4.1.3访问像素数据 109

4.1.4定义原点和间距 111

4.1.5 RGB图像 113

4.1.6向量图像 115

4.2点集 117

4.2.1创建一个点集 117

4.2.2获取储存的点 118

4.2.3获取点中储存的数据 119

4.2.4以RGB作为像素的点集 121

4.2.5向量作为像素类型 123

4.2.6协变矢量作为像素的点集 124

4.3网格 126

4.3.1创建网格 126

4.3.2插入网格单元 128

4.3.3管理单元中的数据 129

4.3.4定制网格 131

4.3.5拓扑学和K-复合波 133

4.3.6表达一个PolyLine 140

4.3.7简化网格的创建 143

4.3.8通过单元迭代遍历网格信息 145

4.3.9访问单元 150

4.4容器 154

4.5空间对象 157

4.5.1层次结构 157

4.5.2 SpatialObject树容器 159

4.5.3变换 160

4.5.4 ArrowSpatialObject 162

4.5.5 BlobSpatialObject 163

4.5.6 CylinderSpatialObject 164

4.5.7 EllipseSpatialObject 165

4.5.8 GroupSpatialObject 166

4.5.9 GaussianSpatialObject 168

4.5.10 ImageSpatialObject 168

4.5.11 ImageMaskSpatialobject 170

4.5.12 LandmarkSpatialObject 172

4.5.13 LineSpatialObject 173

4.5.14 SurfaceSpatialObject 175

4.5.15TubeSpatialObject 176

4.5.16 VesselTubeSpatialObject 178

4.5.17 DTITubeSpatialObject 180

4.5.18 SceneSpatialObject 182

4.5.19读/写SpatialObjects 183

4.5.20通过SpatialObjects进行统计计算 184

第5章 滤波 186

5.1阈值 186

5.1.1二值门限处理（用VTK进行图像显示） 186

5.1.2门限处理概要 188

5.2边缘检测 190

5.3投射和亮度映射 192

5.3.1线性映射 192

5.3.2非线性映射 194

5.4梯度 195

5.4.1梯度强度 195

5.4.2带滤波的梯度强度 197

5.4.3不带滤波的导函数 199

5.5邻域滤波 201

5.5.1均值滤波器 201

5.5.2中值滤波器 202

5.6数学形态学 203

5.6.1二值滤波 204

5.6.2灰度尺滤波 206

5.7投票滤波 208

5.7.1二值中值滤波器 208

5.7.2洞穴填充滤波器 210

5.7.3迭代洞穴填充滤波器 212

5.8平滑滤波器 213

5.8.1模糊 214

5.8.2局部模糊 217

5.8.3彩色图像中的保留边缘平滑滤波 221

5.9几何变换 225

5.9.1翻转图像滤波器 225

5.9.2重采样图像滤波器 226

5.9.3重采样图像中的间距和原点 229

5.9.4重采样图像滤波器的通用案例 233

5.9.5图像旋转 236

5.9.6图像旋转和缩放 238

5.9.7使用形变场对图像进行重采样 241

5.10提取图像信息 243

5.10.1区域提取 243

5.10.2切片提取 245

5.10.3从向量图像中提取信息 247

第6章 ITK配准 250

6.1 “Hello World”配准 250

6.2多形态配准 256

6.2.1 Viola-Wells互信息 256

6.2.2粗糙的互信息 263

6.3居中变换 268

6.3.1二维刚性配准 268

6.3.2采用图像力矩初始化 275

6.3.3 2D相似变换 281

6.3.4中心放射变换 287

6.4多分辨率配准 293

6.4.1主要原则 293

6.4.2参数调节 300

6.5优化器 308

6.5.1基于度量的配准 308

6.5.2 1 +1进化优化配准 314

6.5.3空间对象的模糊配准 318

6.5.4 2D刚性变换的相关配准 325

6.6形变配准 330

6.6.1范例一 330

6.6.2范例二 337

6.6.3范例三 341

6.7虚拟变形配准 349

6.7.1范例一 350

6.7.2范例二 353

6.8基于模型的配准 357

第7章 图像分割 366

7.1区域生长 366

7.1.1连接门限 366

7.1.2邻域连接 369

7.1.3置信连接 372

7.1.4孤立连接 374

7.1.5向量图像中的置信连接 376

7.2基于分水岭的图像分割 379

7.2.1 ITK分水岭滤波器 379

7.3水平集分割 382

7.3.1快速步进分割 383

7.3.2形状检测分割 387

7.3.3基于活动轮廓的分割 393

7.3.4基于阈值的水平集分割 399

7.3.5基于Canny算子的边缘水平集分割 403

7.3.6基于拉普拉斯算子的水平集分割 406

7.4混合法 409

7.4.1模糊连接度和置信连接度 409

7.4.2模糊连接度和Voronoi图分类 412

7.5特征提取 414

7.5.1提取直线 414

7.5.2提取圆 418

第8章 统计 422

8.1数据容器 422

8.1.1样本类接口 422

8.1.2样本适配器 424

8.1.3直方图 425

8.1.4子样本 427

8.1.5成员样本 429

8.1.6 KD树 431

8.2统计的算法和函数 435

8.2.1平均值和协方差 435

8.2.2加权平均值和协方差 436

8.2.3从样本列表到直方图的滤波器 439

8.2.4从样本列表到直方图生成器 441

8.2.5临近取样 442

8.2.6样本分类 444

8.2.7高斯概率分布函数 446

8.2.8间距 446

8.2.9判断规则 447

8.2.10随机变量的生成 448

8.3图像直方图 449

8.3.1 ITK图像到图像直方图 449

8.3.2 ITK图像到有色直方图 451

8.3.3有色直方图的写入 452

8.4图像信息理论 454

8.4.1图像熵的计算 454

8.4.2图像互信息的计算 456

8.5分类 459

8.5.1基于K均值聚类的KD树 459

8.5.2 K均值分类 462