Insight ToolKit

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.

ITK

Informations

Développé par	Insight Software Consortium (d)
Dernière version	5.3.0 (20 décembre 2022)
Dépôt	github.com/InsightSoftwareConsortium/ITK
Écrit en	C++
Environnement	Multi-Plateforme
Type	Framework
Licence	Apache 2.0
Site web	www.itk.org

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;
      }
    }

Voir aussi

Articles connexes

• Lissage d'images
• Recalage d'images
• Visualization Toolkit (VTK)
• Visible Human Project

Lien externe

• (en) Insight Segmentation and Registration Toolkit