我是图像处理的新手，特别是在使用ITK时。我想计算一个Dicom图像的Canny过滤器（CT扫描），为此，我需要调整过滤器的上部和下部。较低的阈值。我读到there可以用图像的中值和统计假设来计算阈值参数，并且在大多数情况下它可以得到很好的结果。
问题是我很难计算这个中值。我试图从我的图像的直方图计算中获得它，但这扩展了我的代码很多，我发现很难让任何人轻易理解我在项目的这一部分所做的事情。
有没有其他方法可以计算ITK中图像的中值而不是计算其直方图？
提前感谢您的帮助。
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我相信你想在整个图像上计算一些基本的图像强度统计数据。请查看 itk :: StatisticsImageFilter ：
https://itk.org/Doxygen/html/classitk_1_1StatisticsImageFilter.html
这很接近，它计算平均值和标准差，但不计算中位数。
统计信息过滤器标签上的运算符包含中位数。过滤器是调用* itk :: LabelStatisticsImageFilter：
https://itk.org/Doxygen/html/classitk_1_1LabelStatisticsImageFilter.html
LabelStatisticsImageFilter通常在标签图像上运行。标签图像只是一个整数图像，它使用整数值来表示分段对象。
在这种情况下，我们将创建一个代表整个图像的标签图像，以便我们对整个图像进行统计。如果您复制图像，并使用Image :: Fill，制作所有1的标签图像，您可以获得所需的统计数据。
这里有一些SimpleITK Python代码来演示这个想法：
In [1]: import SimpleITK as sitk
In [2]: img = sitk.Image([10]*2, sitk.sitkUInt8)
In [3]: img = sitk.AdditiveGaussianNoise(img)
In [4]: stats = sitk.LabelStatisticsImageFilter()
In [5]: stats.UseHistogramsOn()
In [6]: onesImage = (img == img)
In [7]: stats.Execute(img+1, onesImage)
In [8]: stats.GetMean(1)
Out[8]: 1.43
In [9]: stats.GetMedian(1)
Out[9]: 1.0
答案 1 :(得分：0)
当然，有一个计算ITK示例中包含的图像中值的示例：
您可以先应用此过滤器来计算中位数，然后将其用作Canny过滤器阈值的输入。