医学图像分割与配准 1 ITK初步分册pdf电子书版本下载

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第1部分 3

第一章 欢迎 3

1.1 团体机构 3

1.2 如何学习ITK 3

1.3 软件组织 4

1.3.1 获取软件 4

1.4 ITK下载 4

1.4.1 下载发行的版本 5

1.4.2 从CVS下载 5

1.4.3 加入Mailing List 5

1.4.4 目录结构 5

1.4.5 文献 7

1.4.6 数据 7

1.5 ITK团体和服务 7

1.6 ITK的主要历史 8

第二章 安装 9

2.1 ITK设置 9

2.1.1 CMake准备 9

2.1.2 ITK设置 11

2.2 开始使用ITK 11

第三章 系统概述 13

3.1 系统组织 13

3.2 系统基本概念 14

3.2.1 范型编程 14

3.2.2 包含文件和类定义 14

3.2.3 对象工厂 15

3.2.4 智能指针和内存管理 15

3.2.5 错误处理和异常处理 16

3.2.6 事件处理 17

3.2.7 多线程 17

3.3 数字化 18

3.4 数据表达 18

3.5 数据处理管道 19

3.6 空间对象 20

3.7 封装 21

第四章 数据表达 23

4.1 图像 23

4.1.1 创建图像 23

4.1.2 从文件读取图像 24

4.1.3 访问像素数据 25

4.1.4 定义原点和间距 26

4.1.5 RGB图像 28

4.1.6 向量图像 30

4.1.7 从缓冲器中输入图像数据 30

4.2 点集 33

4.2.1 创建一个点集 33

4.2.2 得到存储的点 34

4.2.3 得到点中的存储数据 36

4.2.4 RGB作为像素类型 37

4.2.5 向量作为像素类型 39

4.2.6 法线作为像素类型 41

4.3 网格 43

4.3.1 创建网格 43

4.3.2 插入单元 44

4.3.3 管理单元中的数据 47

4.3.4 定制网格 49

4.3.5 拓扑学和K-复合波 51

4.3.6 表达一个PolyLine 57

4.3.7 简化网格的创建 60

4.3.8 通过单元迭代 62

4.3.9 访问单元 64

4.3.10 访问单元的更多信息 66

4.4 路径 69

4.5 容器 70

第五章 空间对象 74

5.1 绪论 74

5.2 层次结构 75

5.3 SpatialObject树容器 76

5.4 变换 77

5.5 空间对象类型 80

5.5.1 ArrowSpatialObject 80

5.5.2 BlobSpatialObject 81

5.5.3 CylinderSpatialObject 82

5.5.4 EllipseSpatialObject 83

5.5.5 GaussianSpatialObject 84

5.5.6 GroupSpatialObject 85

5.5.7 ImageSpatialObject 86

5.5.8 ImageMaskSpatialObject 87

5.5.9 LandmarkSpatialObject 88

5.5.10 LineSpatialObject 89

5.5.11 MeshSpatialObject 91

5.5.12 SurfaceSpatialObject 93

5.5.13 TubeSpatialObject 94

5.5.14 VesselTubeSpatialObject 96

5.5.15 DTITubeSpatialObject 98

5.6 SceneSpatialObject 100

5.7 读／写SpatialObjects 101

5.8 通过SpatialObjects进行统计计算 102

第六章 滤波 104

6.1 门限处理 104

6.1.1 二值门限处理 104

6.1.2 门限处理概要 106

6.2 边缘检测 108

6.3 投射和亮度映射 109

6.3.1 线性映射 109

6.3.2 非线性映射 111

6.4 梯度 113

6.4.1 梯度强度 113

6.4.1 带滤波的梯度强度 114

6.4.2 不带滤波的导函数 116

6.5 二阶微分 117

6.5.1 二阶高斯递归 117

6.5.2 拉普拉斯滤波器 121

6.6 邻域滤波器 125

6.6.1 均值滤波器 125

6.6.2 中值滤波器 127

6.6.3 数学形态学 128

6.6.4 Voting滤波器 132

6.7 平滑滤波器 138

6.7.1 模糊 139

6.7.2 局部模糊 144

6.7.3 保留边缘平滑滤波 144

6.7.4 向量图像中的保留边缘平滑滤波 154

6.7.5 彩色图像中的保留边缘平滑滤波 157

6.8 距离映射 161

6.9 几何变换 164

6.9.1 改变图像信息滤波器 164

6.9.2 翻转图像滤波器 164

6.9.3 重采样图像滤波器 165

6.10 频域 187

6.10.1 快速傅立叶变换（FFT）计算 187

6.10.2 频域平滑滤波 190

6.11 提取表面 192

第七章 读与写图像 193

7.1 基本例子 193

7.2 插拔式工厂 195

7.3 明确地使用ImageIO类 196

7.4 读、写RGB图像 197

7.5 读、重塑和写图像 198

7.6 提取区域 200

7.7 提取切片 201

7.8 读、写向量图像 203

7.8.1 最简单的例子 203

7.8.2 生成和写入协变图像 204

7.8.3 读协变式图像 206

7.9 读、写合成图像 207

7.10 从向量图像中提取成分 209

7.11 读、写序列图像 210

7.11.1 读序列图像 210

7.11.2 写序列图像 212

7.11.3 读、写RGB序列图像 214

7.12 读、写DICOM图像 216

7.12.1 前言 216

7.12.2 读、写一幅2D图像 216

7.12.3 读2D DICOM序列图像并写入体数据 219

7.12.4 读2D DICOM序列图像并写2D DICOM序列图像 221

7.12.5 从一幅切片中输出DICOM标签 224

7.12.6 从序列图像输出DICOM标签 226

7.12.7 改变DICOM头文件 228