【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：几何变换：翻转、重采样（未完）

1、itkFlipImageFilter 图像翻转滤波器

该类的主要功能是使输入数据在用户指定的轴上进行翻转。

翻转轴通过函数SetFlipAxes(array) 设置，其中输入是FixArray<bool,ImageDimension>。图像在 array[i] 为 true 的轴上翻转。

就网格坐标而言，图像在输入图像的最大可能区域内翻转，因此，输出图像的 LargestPossibleRegion与输入图像相同。

就几何坐标而言，输出原点是图像相对于坐标轴翻转的。

常用的成员函数：

Set/GetFlipAxes()：设置/获取要翻转的轴，图像沿着array[i]为true的轴翻转，默认为 false
Set/GetFlipAboutOrigin()：设置/获取计算的输出原点，如果FlipAboutOrigin为“On”，则翻转将围绕轴的原点发生，如为“false”则翻转将围绕轴的中心发生，默认为“On”
FlipAboutOriginOn/Off()：同上

示例代码：

#include "itkImage.h"
#include "itkFlipImageFilter.h"typedef itk::Image<short, 3> ShortImageType;bool flipImageFilter(ShortImageType* image, ShortImageType* outImage)
{typename FlipFilterType::FlipAxesArrayType flipArray;flipArray[0] = true;      //沿x轴翻转flipArray[1] = false;flipArray[2] = false;typedef itk::FlipImageFilter<ShortImageType>  FlipFilterType;typename FlipFilterType::Pointer flipFilter = FlipFilterType::New();flipFilter->SetInput(image);flipFilter->SetFlipAxes(flipArray);flipFilter->SetFlipAboutOrigin(false);   //On:围绕圆点进行翻转，false：围绕轴中心进行翻转，默认为“On”//flipFilter->FlipAboutOriginOn();       //与SetFlipAboutOrigin功能一样//flipFilter->FlipAboutOriginOff();try{flipFilter->Update();}catch (itk::ExceptionObject& ex){//读取过程发生错误std::cerr << "Error: " << ex << std::endl;return false;}outImage = flipFilter->GetOutput();return true;
}

2、itkResampleImageFilter 重采样图像滤波器

该类通过坐标变换对图像进行重新采样，并通过插值函数对图像进行插值

该类是根据输入和输出图像的类型进行模板化的，

请注意，插值器函数的选择可能很重要，该函数通过**SetInterpolator()**进行设置。默认为 LinearInterpolateImageFunction<InputImageType, TInterpolatorPrecisionType>，这对于普通医学图像来说是合理的。然而，一些合成图像的像素是从有限的指定集合中提取的，比如一个掩模，它指示将大脑分割成少量的组织类型，对于这样的图像，一般不在不同的像素值之间进行插值，NearestNeighborInterpolateImageFunction<InputImageType, TCoordRep> 会是更好的选择。

如果样本是从图像域外部获取的，则默认行为是使用默认像素值。如果需要不同的行为，可以使用 SetExtrapolator() 设置外推器函数。

应设置输出图像的输出信息（间距、大小和方向），该信息具有单位间距、零原点和同一方向的正常默认值，输出信息可以从参考图像获取；如果提供了参考图像并且UseReferenceImage 为“On”，则将使用参考图像的间距、原点和方向。重采样是在空间坐标中执行，而不是像素/网格坐标。

由于此过滤器生成的图像与其输入的大小不同，因此它需要重写ProcessObject中定义的多个方法，以便正确管理管道执行模型。特别是，此过滤器重写 ProcessObject::GenerateInputRequestedRegion() 和 ProcessObject::GenerateOutputInformation()。

此过滤器亦可实现多线程过滤器，使用DynamicThreadedGenerateData() 方法来实现。

常用的成员函数：

Set/GetInterpolator()：设置/获取插值器函数，默认值为 LinearInterpolateImageFunction，其他选项：NearestNeighborInterpolateImageFunction（对于二进制蒙版和其他具有少量可能像素值的图像很有用）和 BSplineInterpolateImageFunction（提供更高阶的插值）
SetExtrapolator()：设置/获取外推器函数，默认值为 DefaultPixelValue，其他选项：NearestNeighborExtrapolateImageFunction
SetDefaultPixelValue()：当设置/获取变换后的像素位于图像外部的像素值，默认为 0
GetOutputStartIndex()：获取输出最大可能区域的起始索引
Set/GetSize()：设置/获取输出图像的大小
Set/GetOutputDirection()：设置/获取输出方向余弦矩阵
Set/GetOutputOrigin()：设置/获取输出图像的原点
Set/GetOutputSpacing()：设置/获取输出图像的像素间距
SetOutputParametersFromImage()：根据此图像设置输出参数的辅助方法
Set/GetTransformInput()：设置/获取用于重采样的坐标变换，注意，这必须在物理坐标中，并且它是输出到输入的变换，默认情况下，过滤器使用身份转换，如果不想使用默认的Identity转换，则在尝试运行过滤器之前，必须在此处提供不同的转换
UseReferenceImageOn/Off()：打开/关闭是否应使用指定的参考图像来定义输出信息
Set/GetUseReferenceImage()：同上true：On，false：Off
Set/GetReferenceImage()：设置用于定义输出信息的参考图像，默认情况下，输出信息通过 SetOutputSpacing、SetOutputOrigin 和 SetOutputDirection 或 SetOutputParametersFromImage 方法指定，此方法可用于指定要从中复制像素信息的图像，必须设置UseReferenceImageOn才能使用参考图像

坐标变换：
恒等变换：输出图像点(x,y,x)的像素值 = 输入图像点(x,y,z)的像素值，点坐标均为同一个空间坐标。

非恒等：当输入输出图像的原点Orign和间距Space相同时，从输出空间到输入空间的点映射，(-30,-50,-10)的变换，指输出图像点(x,y,x)的像素值=输入图像点(x-30,y-50,z-10)的像素值。

恒等变换计算公式：

输出图像参数：
原点 orignOut = {orignOut0,orignOut1,orignOut2}
间距 spaceOut = {spaceOut0,spaceOut1,spaceOut2}
尺寸大小 size= {sizeOut0,sizeOut1,sizeOut2}

输出图像参数：
原点 orignIn = {orignIn0,orignIn1,orignIn2}
间距 spaceIn={spaceIn0,space1In,spaceIn2}
尺寸大小sizeIn ={sizeIn0,sizeIn1,sizeIn2}

求像素值：
输出图像点I[3] = {X, Y, Z}的像素将于空间坐标点 P 相关联

P 的坐标值：P[3] = {X*spaceOut0+orignOut0, Y*spaceOut1+orignOut1, Z*spaceOut2+orignOut2}

P 点在输入图像对应的点 Q 坐标值为：Q[3] = {(P[0]-orignIn0)/spaceIn0, (P[1]-orignIn1)/spaceIn1, (P[1]-orignIn1)/spaceIn1}

如果Q不是整数坐标，那么输出图像点 I 的像素值 = 输入图像中围绕非整数标记 Q 插入值来计算的。

示例代码：

#include "itkImage.h"
#include "itkAffineTransform.h"
#include "itkNearestNeighborInterpolateImageFunction.h"
#include "itkResampleImageFilter.h"typedef itk::Image<short, 3> ShortImageType;
typedef itk::Image<float, 3> FloatImageType;bool resampleImageFilter(ShortImageType* image, FloatImageType* outImage)
{double space[3] = { 1,1,1 };double orign[3] = { 0,0,0 };ShortImageType::SizeType size = { 300,300,300 };typedef itk::ResampleImageFilter<ShortImageType, FloatImageType>  ResampleFilterType;typename ResampleFilterType::Pointer resampleFilter = ResampleFilterType::New();resampleFilter->SetInput(image);//使用用来表示空间坐标类型和图像维度来定义变换类型，默认的设置变换参数来表示恒等变换typedef itk::AffineTransform<double, 3> TransformType;typename TransformType::Pointer transform = TransformType::New();//typename TransformType::OutputVectorType translation;//translation[0] = -30;//translation[1] = -50;//translation[2] = -10;//transform->Translate(translation);transform->SetIdentity();resampleFilter->SetTransform(transform);    //使用用来表示空间坐标类型和图像类型来定义校对机类型typedef itk::NearestNeighborInterpolateImageFunction<ShortImageType, double> NNInterpolateType;typename NNInterpolateType::Pointer interpolate = NNInterpolateType::New();resampleFilter->SetInterpolator(interpolate);//输出参数设置resampleFilter->SetDefaultPixelValue(0);resampleFilter->SetOutputSpacing(space);resampleFilter->SetOutputOrigin(orign);resampleFilter->SetSize(size);try{resampleFilter->Update();}catch (itk::ExceptionObject& ex){//读取过程发生错误std::cerr << "Error: " << ex << std::endl;return false;}outImage = resampleFilter->GetOutput();return true;
}