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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——Dialog52

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PolyLine140

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 ArrowSpatialObject162

4.5.5 BlobSpatialObject163

4.5.6 CylinderSpatialObject164

4.5.7 EllipseSpatialObject165

4.5.8 GroupSpatialObject166

4.5.9 GaussianSpatialObject168

4.5.10 ImageSpatialObject168

4.5.11 ImageMaskSpatialobject170

4.5.12 LandmarkSpatialObject172

4.5.13 LineSpatialObject173

4.5.14 SurfaceSpatialObject175

4.5.15TubeSpatialObject176

4.5.16 VesselTubeSpatialObject178

4.5.17 DTITubeSpatialObject180

4.5.18 SceneSpatialObject182

4.5.19读/写SpatialObjects183

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