Insight Segmentation and Registration Toolkit

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Das Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) ist eine Open-Source-C++-Programmbibliothek für die Segmentierung und Registrierung von Bildern.

Schnelle Fakten ITK, Basisdaten ...
ITK
Basisdaten
Entwickler National Library of Medicine, Kitware Inc. und diverse Universitäten
Aktuelle Version 5.4.5[1]
(24. November 2025)
Betriebssystem Unix-Derivate (Linux, macOS), Windows
Programmier­sprache C, C++, Python[2]
Kategorie Bildverarbeitung
Lizenz Apache 2.0 Lizenz[3]
deutschsprachig nein
www.itk.org
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Allgemeines

Die Entwicklung von ITK wurde ab 1999 von der National Library of Medicine gestartet, um offene Klassenbibliotheken und Schnittstellen für die Auswertung des Visible Human Projects zu schaffen.[4] Typische Anwendungsgebiete von ITK sind z. B. die Verarbeitung von medizinischen Daten aus der Computertomographie und der Magnetresonanztomografie. Als Build-System kommt CMake zum Einsatz, welches speziell für ITK entwickelt wurde.[5]

Beispiele

Glättung mithilfe von einem Gaußfilter

#include <itkImage.h>
#include <itkImageFileReader.h>
#include <itkImageFileWriter.h>
#include <itkDiscreteGaussianImageFilter.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    typedef itk::Image<unsigned char, 2> ImageType;
    typedef itk::ImageFileReader<ImageType> ReaderType;
    typedef itk::ImageFileWriter<ImageType> WriterType;
    typedef itk::DiscreteGaussianImageFilter<ImageType, ImageType> GaussianFilterType;

    ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();
    reader->SetFileName("test.jpg");

    GaussianFilterType::Pointer smoothFilter = GaussianFilterType::New();
    smoothFilter->SetInput(reader->GetOutput());
    smoothFilter->SetVariance(3);

    WriterType::Pointer writer = WriterType::New();
    writer->SetInput(smoothFilter->GetOutput());
    writer->SetFileName("smoothImage.png");

    try
    {
      writer->Update();
    }
    catch( itk::ExceptionObject & excp )
    {
      std::cerr << excp << std::endl;
      return EXIT_FAILURE;
    }

	return EXIT_SUCCESS;
}

Region Growing Segmentierung

#include <itkImage.h>
#include <itkImageFileReader.h>
#include <itkImageFileWriter.h>
#include <itkConnectedThresholdImageFilter.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    typedef itk::Image<unsigned char, 3> ImageType;
    typedef itk::ImageFileReader<ImageType> ReaderType;
    typedef itk::ImageFileWriter<ImageType> WriterType;
    typedef itk::ConnectedThresholdImageFilter<ImageType, ImageType> RegionFilterType;

    ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();
    reader->SetFileName("test.nii");

    ImageType::IndexType seed;
    seed[0] = 142;
    seed[1] =  97;
    seed[2] =  63;

    RegionFilterType::Pointer regionFilter = RegionFilterType::New();
    regionFilter->SetInput(reader->GetOutput());
    regionFilter->SetSeed(seed);

    WriterType::Pointer writer = WriterType::New();
    writer->SetInput(regionFilter->GetOutput());
    writer->SetFileName("region.nii");

    try
    {
      writer->Update();
    }
    catch( itk::ExceptionObject & excp )
    {
      std::cerr << excp << std::endl;
      return EXIT_FAILURE;
    }

	return EXIT_SUCCESS;
}

Siehe auch

  • Visualization Toolkit

Weblinks

Einzelnachweise

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