5.4 vtkImageData基本操作

图像处理离不开一些基本的图像数据操作，例如获取和修改图像的基本信息，访问和修改图像像素值，图像显示，图像类型转换等等。熟练掌握这些基本操作有助于使用VTK进行图像处理的快速开发。

5.4.1图像信息访问和修改

vtkImageData中提供了多个函数用于访问或者获取图像的基本信息，这些函数通常使用Set或者Get加上相应的信息名的形式，例如获取图像维数的方法定义为GetDimensions()。当然这里主要从类的层次上进行VTK的学习，这里不再具体赘述每个函数的基本名称和使用，用户可以查阅相应的类文档。下面通过一个例子来说明怎样访问图像的基本信息。程序运行如图5.8所示。

1: vtkSmartPointer<vtkBMPReader>reader =

2: vtkSmartPointer<vtkBMPReader>::New();

3: reader->SetFileName ( "..\\\\lena.bmp");

4: reader->Update();

6: int dims[3];

7: reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);

8: std::cout<<"图像维数:"<<dims[0]<<" "<<dims[1]<<""<<dims[2]<<std::endl;

10: double origin[3];

11: reader->GetOutput()->GetOrigin(origin);

12: std::cout<<"图像原点:"<<origin[0]<<" "<<origin[1]<<""<<origin[2]<<std::endl;

13:

14: double spaceing[3];

15: reader->GetOutput()->GetSpacing(spaceing);

16: std::cout<<"像素间隔:"<<spaceing[0]<<" "<<spaceing[1]<<""<<spaceing[2]<<std::endl;

17:

18:

19: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2>imageViewer =

20: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2>::New();

21: imageViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());

22: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> renderWindowInteractor=

23: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();

24: imageViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

25: imageViewer->Render();

26: imageViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

27: imageViewer->Render();

28:

29: renderWindowInteractor->Start();

图5.8 VTK图像基本信息获取

上例中主要获取了图像的三个信息，图像维数，图像原点和像素间隔。VTK中二维和三维图像都用vtkImageData表示，因此第六行中定义图像维数为dims[3]，然后利用GetDimensions()函数获取图像的维数；图像的原点和像素间隔都是物理空间数值，因此都是定义double类型。本例读入了二维lena图像，上图中显示了获取的图像信息。其中，图像维数为512*512*1，通过维数可以看成z方向的维数为1，说明该图像为二维图像；而图像的原点为(0,0,0)点，而像素间隔为(1,1,1)。

vtkChangeImageInformation

vtkImageData中提供了多个Set函数用于设置图像的基本信息。当对一个管线的输出修改图像信息后，如果管线重新Update，那么这些修改都会恢复回原来的值。而vtkChangeImageInformation可以作为管线中的一个filter来修改图像信息。利用这个filter可以修改图像的原点，像素间隔，以及范围起点（extent），另外还可以对图像平移缩放等操作。下面代码说明了怎样修改图像的原点，像素间隔。

1: vtkSmartPointer<vtkBMPReader> reader=

2: vtkSmartPointer<vtkBMPReader>::New();

3: reader->SetFileName ( "..\\\\lena.bmp" );

4: reader->Update();

6: int dims[3];

7: double origin[3];

8: double spaceing[3];

10: reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);

11: std::cout<<"原图像维数:"<<dims[0]<<" "<<dims[1]<<""<<dims[2]<<std::endl;

12: reader->GetOutput()->GetOrigin(origin);

13: std::cout<<"原图像原点:"<<origin[0]<<" "<<origin[1]<<""<<origin[2]<<std::endl;

14: reader->GetOutput()->GetSpacing(spaceing);

15: std::cout<<"原像素间隔:"<<spaceing[0]<<" "<<spaceing[1]<<""<<spaceing[2]<<std::endl<<std::endl;

16:

17: vtkSmartPointer<vtkImageChangeInformation> changer =

18: vtkSmartPointer<vtkImageChangeInformation>::New();

19: changer->SetInput(reader->GetOutput());

20: changer->SetOutputOrigin(100, 100, 0);

21: changer->SetOutputSpacing(5,5,1);

22: changer->SetCenterImage(1);

23: changer->Update();

24:

25:

26: changer->GetOutput()->GetDimensions(dims);

27: std::cout<<"修改后图像维数:"<<dims[0]<<" "<<dims[1]<<""<<dims[2]<<std::endl;

28: changer->GetOutput()->GetOrigin(origin);

29: std::cout<<"修改图像原点:"<<origin[0]<<" "<<origin[1]<<""<<origin[2]<<std::endl;

30: changer->GetOutput()->GetSpacing(spaceing);

31: std::cout<<"修改后像素间隔:"<<spaceing[0]<<" "<<spaceing[1]<<""<<spaceing[2]<<std::endl;

32:

33:

34: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2> imageViewer =

35: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2>::New();

36: imageViewer->SetInputConnection(changer->GetOutputPort());

37: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> renderWindowInteractor=

38: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();

39: imageViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

40: imageViewer->Render();

41: imageViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

42: imageViewer->Render();

43:

44: renderWindowInteractor->Start();

上例中首先读入图像，由vtkImageData提供函数接口获取图像的维数，原点和像素间隔。然后定义vtkImageChangeInformation指针，并设置输出图像原点为（100, 100, 0），输出图像像素间隔为（5, 5, 1），然后调用CenterImage()函数将图像的原点置于图像的中心。显示结果如图5.9：

图5.9 vtkImageChangeInformation修改图像信息

从上面结果中可以看出，操作后的结果使得图像的原点位于(-1277.5, -1275.5, 0)，SetOutputOrigin(100, 100, 0)并没有起作用。原因在哪里呢？如果看下CenterImage()函数的注释，可以发现该函数的作用是将（0, 0, 0）点置于图像的中心。当CenterImage该函数执行时会重写SetOutputOrigin()，所以SetOutputOrigin函数不会产生任何作用。那(-1277.5, -1275.5, 0)又是如何计算出来的呢？如图5.10，根据图像的维数和像素间隔计算得到新的图像的宽度和高度为(512-1)*5 ，初始图像的原点位于（0, 0,0），现在将图像的中心平移至原点，平移量为（-(512-1)*5/2,(512-1)*5/2, 0） = (-1277.5, -1275.5,0)。

图5.10 CenterImage函数示意图

5.4.2图像像素值访问和修改

图像像素值的访问与修改是最常用的一个操作。VTK中提供了两种访问图像像素值的方法。第一种是直接访问vtkImageData的数据数组。这种方式最直接。在第一节上新建图像赋值也是采用的这种方法。vtkImageData中提供了GetScalarPointer()函数获取数据数组指针，该函数有三种形式：

virtualvoid *GetScalarPointer(int coordinates[3]);

virtualvoid *GetScalarPointer(int x, int y, int z);

virtualvoid *GetScalarPointer();

前两种形式根据给定的像素索引得到指定的像素值，注意返回的是第(x,y,z)个像素值的地址。而第三种方式是返回图像数据数组的头指针，然后根据头指针可以依次访问索引像素。在第一节中采用的就是这样方式。下面看一个遍历图像像素的例子，结果如图5.12。

1: vtkSmartPointer<vtkBMPReader> reader =

2: vtkSmartPointer<vtkBMPReader>::New();

3: reader->SetFileName ( "…\\\\lena.bmp" );

4: reader->Update();

6: int dims[3];

7: reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);

9: for(int k=0; k<dims[2]; k++)

10: {

11: for(int j=0; j<dims[1]; j++)

12: {

13: for(int i=0; i<dims[0]; i++)

14: {

15: if(i<100 && j<100)

16: {

17: unsigned char * pixel =

18: (unsigned char *) (reader->GetOutput()->GetScalarPointer(i, j, k) );

19: *pixel = 0;

20: *(pixel+1) = 0;

21: *(pixel+2) = 0;

22: }

23: }

24: }

25: }

26:

27: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2> imageViewer =

28: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2>::New();

29: imageViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());

30: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> renderWindowInteractor=

31: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();

32: imageViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

33: imageViewer->Render();

34: imageViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

35: imageViewer->Render();

36:

37: renderWindowInteractor->Start();

上面代码实现了将图像的100*100大小的区域设置为黑色。首先定义一个reader读取一副bmp图像，通过vtkImageData函数GetDimensions()获取图像的大小。建立三次循环，通过GetScalarPointer(i, j,k)函数获取访问图像像素值。需要注意的是，GetScalarPointer()函数返回的是void*类型，因此需要根据图像的实际类型进行强制转换。如上面代码中将像素值数组的头指针类型转换为unsigned char *。如果对于数据类型不确定的话，还可以先通过vtkImageCast将图像数据类型强制转换为特定的数据类型，再进行遍历。

另外还有一个需要注意地方，彩色以及向量图像采用的是类似图5.11这种像素存储格式。

图5.11 VTK彩色以及向量图像像素存储格式

因此在修改RGB图像以及向量图像像素时，需要根据像素的元组的组分数目来访问。上例中，需要修改每个像素的RGB值时，首先获得第(i, j, k)个像素的地址也就是R值的地址，然后将地址加1来访问后续G值以及B值。如果对于像素的元组组分不确定时，可以通过函数GetNumberOfScalarComponents()来获取。如下所示：

int nbOfComp = reader->GetOutput()->GetNumberOfScalarComponents();

图5.12 修改图像像素值

另外VTK中提供了vtkImageIterator类来利用迭代器方法访问图像像素。该类是一个模板类，使用时，需要提供迭代的图像像素类型以及迭代的区域大小。下面给出示例代码。

1: vtkSmartPointer<vtkBMPReader>reader =

2: vtkSmartPointer<vtkBMPReader>::New();

3: reader->SetFileName ( "..\\\\lena.bmp" );

4: reader->Update();

6: int subRegion[6] = {0,300, 0, 300, 0, 0};

7: vtkImageIterator<unsigned char> it(reader->GetOutput(), subRegion);

9: while(!it.IsAtEnd())

10: {

11: unsigned char *inSI = it.BeginSpan();

12: unsigned char *inSIEnd = it.EndSpan();

13:

14: while(inSI != inSIEnd)

15: {

16: *inSI = 255-*inSI;

17: ++inSI;

18: }

19: it.NextSpan();

20: }

21:

22: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2> imageViewer =

23: vtkSmartPointer<vtkImageViewer2>::New();

24: imageViewer->SetInputConnection(reader->GetOutputPort());

25: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor> renderWindowInteractor=

26: vtkSmartPointer<vtkRenderWindowInteractor>::New();

27: imageViewer->SetupInteractor(renderWindowInteractor);

28: imageViewer->Render();

29: imageViewer->GetRenderer()->ResetCamera();

30: imageViewer->Render();

31:

32: renderWindowInteractor->Start();

下面分析一下上面的代码。如果对于ITK图像区域迭代器熟悉的话，可能会对上面代码存在疑问。上面代码中首先读取了一副bmp图像，然后定义了一个子区域。注意在定义子区域的时候，不要超过图像的大小范围。subRegion的六个值分别表示区域中x的最小最大值，y的最小最大值，z的最小最大值。由于处理的图像为二维图像，因此z的取值范围为[0,0]。然后根据图像类型unsigned char定义实例化一个图像迭代器it，定义it时有两个参数：一个是要访问的图像，另外一个是访问的图像区域。设置完毕后，迭代器开始工作。注意，上面代码中有两个while循环。

首先看第一个while循环，这里判断迭代器是否结束。进入循环后，对于每个迭代器it，又存在第二个循环。这个循环判断的是当前像素的组分是否迭代完毕。由于vtk中所有类型的图像格式都是vtkImageData，因此每个像素可能是标量，也可能是向量。因此，每当访问到一个像素时，需要迭代当前像素的组分。组分迭代时，inSI = it.BeginSpan()获取第一个组分，inSIEnd = it.EndSpan()表示组分迭代完毕，通过++inSI不断迭代组分，并对像素的组分值进行处理，当inSI与inSIEnd相等时组分迭代完毕。然后继续迭代像素it，直至迭代完毕所有像素。上面代码中将指定区域的像素值取反，得到如图5.13所示结果。