Insight ToolKit
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Pour les articles homonymes, voir ITK.
Développé par | Insight Software Consortium (d) |
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Dernière version | 5.3.0 ()[1],[2] |
Dépôt | github.com/InsightSoftwareConsortium/ITK |
Écrit en | C++ |
Environnement | Multi-Plateforme |
Type | Framework |
Licence | Apache 2.0 |
Site web | www.itk.org |
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ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit) est une bibliothèque logicielle libre de classes C++ de traitement d'image. Elle contient des algorithmes de recalage d'image, de filtrage et de segmentation. Elle a été créée dans le but d'analyser toute sorte d'images médicales.
Caractéristiques
- Soutenir le Visible Human Project ;
- créer une base pour la recherche future ;
- créer un dépôt des algorithmes fondamentaux ;
- développer une plate-forme pour le développement avancé de produits ;
- soutenir l'application commerciale de la technologie ;
- créer des conventions pour les travaux futurs ;
- développer une communauté autonome d'utilisateurs et de développeurs de logiciels.
Exemples
Gradient d'image soumis à un filtre gaussien
#include "itkImage.h" int main() { typedef itk::Image< unsigned char, 3 > ImageType; typedef itk::ImageFileReader< ImageType > ReaderType; typedef itk::ImageFileWriter< ImageType > WriterType; typedef itk::GradientRecursiveGaussianImageFilter< ImageType, ImageType > FilterType; ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New(); WriterType::Pointer writer = WriterType::New(); reader->SetFileName("poumonCT.dcm"); writer->SetFileName("poumonLisse.hdr"); FilterType::Pointer filter = FilterType::New(); filter->SetInput( reader->GetOutput() ); writer->SetInput( filter->GetOutput() ); filter->SetSigma(); try { writer->Update(); } catch( itk::ExceptionObject & excp ) { std::cerr << excp << std::endl; return EXIT_FAILURE; } }
Segmentation par la méthode d'accroissement de région (Region Growing)
#include "itkImage.h" int main() { typedef itk::Image< signed short, 3 > InputImageType; typedef itk::Image< unsigned char, 3 > OutputImageType; typedef itk::ImageFileReader< InputImageType > ReaderType; typedef itk::ImageFileWriter< OutputImageType > WriterType; typedef itk::ConnectedThresholdImageFilter< InputImageType, OutputImageType > FilterType; ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New(); WriterType::Pointer writer = WriterType::New(); reader->SetFileName("cerveau.dcm"); writer->SetFileName("matiereBlanche.hdr"); FilterType::Pointer filter = FilterType::New(); filter->SetInput( reader->GetOutput() ); writer->SetInput( filter->GetOutput() ); filter->SetMultiplier(2.5); ImageType::IndexType seed; seed[0] = 142; seed[1] = 97; seed[2] = 63; filter->AddSeed( seed ); try { writer->Update(); } catch( itk::ExceptionObject & excp ) { std::cerr << excp << std::endl; return EXIT_FAILURE; } }
Notes et références
Voir aussi
Articles connexes
- Lissage d'images
- Recalage d'images
- Visualization Toolkit (VTK)
- Visible Human Project
Lien externe
- (en) Insight Segmentation and Registration Toolkit
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