]> Creatis software - clitk.git/blob - itk/clitkVectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT.txx
Merge branch 'VTK6_Qt5' into VTK6_Qt5_Overlay4D
[clitk.git] / itk / clitkVectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT.txx
1 /*=========================================================================
2   Program:   vv                     http://www.creatis.insa-lyon.fr/rio/vv
3
4   Authors belong to:
5   - University of LYON              http://www.universite-lyon.fr/
6   - Léon Bérard cancer center       http://www.centreleonberard.fr
7   - CREATIS CNRS laboratory         http://www.creatis.insa-lyon.fr
8
9   This software is distributed WITHOUT ANY WARRANTY; without even
10   the implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
11   PURPOSE.  See the copyright notices for more information.
12
13   It is distributed under dual licence
14
15   - BSD        See included LICENSE.txt file
16   - CeCILL-B   http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL-B_V1-en.html
17 ===========================================================================**/
18 #ifndef _CLITKVECTORBSPLINEINTERPOLATEIMAGEFUNCTIONWITHLUT_TXX
19 #define _CLITKVECTORBSPLINEINTERPOLATEIMAGEFUNCTIONWITHLUT_TXX
20 /* =========================================================================
21
22 @file   itkBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT.txx
23 @author jefvdmb@gmail.com
24
25 Copyright (c)
26 * CREATIS (Centre de Recherche et d'Applications en Traitement de l'Image).
27 All rights reserved. See Doc/License.txt or
28 http://www.creatis.insa-lyon.fr/Public/Gdcm/License.html for details.
29 * Léon Bérard cancer center, 28 rue Laënnec, 69373 Lyon cedex 08, France
30 * http://www.creatis.insa-lyon.fr/rio
31
32 This software is distributed WITHOUT ANY WARRANTY; without even the
33 implied warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR
34 PURPOSE.  See the above copyright notices for more information.
35
36 ========================================================================= */
37 namespace clitk
38 {
39 //====================================================================
40 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
41 VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
42 VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT():Superclass()
43 {
44   // Set default values
45   SetLUTSamplingFactor(20);
46   SetSplineOrder(3);
47   mWeightsAreUpToDate = false;
48 }
49
50 //====================================================================
51
52 //====================================================================
53 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
54 void VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
55 SetLUTSamplingFactor(const int& s)
56 {
57   for(int i=0; i<TImageType::ImageDimension; i++) mSamplingFactors[i] = s;
58   mWeightsAreUpToDate = false;
59 }
60
61 //====================================================================
62
63 //====================================================================
64 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
65 void VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
66 SetLUTSamplingFactors(const SizeType& s)
67 {
68   for(int i=0; i<TImageType::ImageDimension; i++) mSamplingFactors[i] = s[i];
69   mWeightsAreUpToDate = false;
70 }
71
72 //====================================================================
73
74 //====================================================================
75 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
76 void VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
77 SetSplineOrder(const unsigned int& SplineOrder)
78 {
79   Superclass::SetSplineOrder(SplineOrder);
80   // Compute support and half size
81   static const int d = TImageType::ImageDimension;
82   for(int l=0; l<d; l++) {
83     mSplineOrders[l]= SplineOrder;
84     mSupport[l] = SplineOrder+1;
85     if (mSupport[l] % 2 == 0) { // support is even
86       mHalfSupport[l] = mSupport[l]/2-1;
87     } else mHalfSupport[l] = mSupport[l]/2; // support is odd (like cubic spline)
88   }
89   mSupportSize = 1;
90   for(int l=0; l<d; l++) {
91     mSupportSize *= mSupport[l];
92   }
93   mWeightsAreUpToDate = false;
94 }
95 //====================================================================
96
97 //JV
98 //====================================================================
99 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
100 void VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
101 SetSplineOrders(const SizeType& SplineOrders)
102 {
103   mSplineOrders=SplineOrders;
104
105   // Compute support and half size
106   static const int d = TImageType::ImageDimension;
107   for(int l=0; l<d; l++) {
108     mSupport[l] = mSplineOrders[l]+1;
109     if (mSupport[l] % 2 == 0) { // support is even
110       mHalfSupport[l] = mSupport[l]/2-1;
111     } else mHalfSupport[l] = mSupport[l]/2; // support is odd (like cubic spline)
112   }
113   mSupportSize = 1;
114   for(int l=0; l<d; l++) {
115     mSupportSize *= mSupport[l];
116   }
117   mWeightsAreUpToDate = false;
118 }
119 //====================================================================
120
121 //====================================================================
122 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
123 void VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
124 SetInputImage(const TImageType * inputData)
125 {
126   // JV  Call superclass (decomposition filter is executeed each time!)
127   // JV Should call clitkVectorBSplineDecompositionFilterWithOBD to allow different order by dimension
128   Superclass::SetInputImage(inputData);
129     
130   // Update the weightproperties
131   if (!inputData) return;
132   UpdateWeightsProperties();
133
134 }
135
136 //====================================================================
137 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
138 void VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
139 UpdateWeightsProperties()
140 {
141
142   // Compute Memory offset inside coefficients images (for looping over coefficients)
143   static const unsigned int d = TImageType::ImageDimension;
144   mInputMemoryOffset[0] = 1;
145   for(unsigned int l=1; l<d; l++) {
146     mInputMemoryOffset[l] =
147       mInputMemoryOffset[l-1]*this->m_Coefficients->GetLargestPossibleRegion().GetSize(l-1);
148   }
149
150     // Compute mSupportOffset according to input size
151     mSupportOffset.resize(mSupportSize);
152     mSupportIndex.resize(mSupportSize);
153     for(unsigned int l=0; l<d; l++) mSupportIndex[0][l] = 0;
154     for(unsigned int k=0; k<mSupportSize; k++) {
155       // Get memory offset
156       mSupportOffset[k] = itk::Index2Offset<TImageType::ImageDimension>(mSupportIndex[k], mInputMemoryOffset);
157       // next coefficient index
158       if (k != mSupportSize-1) {
159         for(unsigned int l=0; l<d; l++) mSupportIndex[k+1][l] = mSupportIndex[k][l];
160         int l=0;
161         bool stop = false;
162         while (!stop) {
163           mSupportIndex[k+1][l]++;
164           if (static_cast<unsigned int>(mSupportIndex[k+1][l]) == mSupport[l]) {
165             mSupportIndex[k+1][l] = 0;
166             l++;
167           }
168         else stop = true;
169         }
170       }
171     }
172
173     // Compute BSpline weights if not up to date
174     if (!mWeightsAreUpToDate)
175       UpdatePrecomputedWeights();
176   }
177 //====================================================================
178
179 //====================================================================
180 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
181 void VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
182 UpdatePrecomputedWeights()
183 {
184   mWeightsCalculator.SetSplineOrders(mSplineOrders);
185   mWeightsCalculator.SetSamplingFactors(mSamplingFactors);
186   mWeightsCalculator.ComputeTensorProducts();
187   mWeightsAreUpToDate = true;
188 }
189 //====================================================================
190
191 //====================================================================
192 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
193 typename VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::IndexType
194 VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
195 GetSampleIndexOfPixelPosition(const ContinuousIndexType & x, IndexType & EvaluateIndex) const
196 {
197
198   /*
199     WARNING : sometimes, a floating number x could not really be
200     represented in memory. In this case, the difference between x and
201     floor(x) can be almost 1 (instead of 0).  So we take into account
202     such special case, otherwise it could lead to annoying results.
203   */
204   //  static const TCoefficientType tiny = 1.0e-7;
205   IndexType index;
206
207   for(int l=0; l<TImageType::ImageDimension; l++) {
208     // Compute t1 = distance to floor
209     TCoefficientType t1 = x[l]- vcl_floor(x[l]);
210
211     // Compute index in precomputed weights table
212     TCoefficientType t2 = mSamplingFactors[l]*t1;
213     index[l] = (IndexValueType)itk::Math::Floor<IndexValueType,TCoefficientType>(t2);
214
215     // For even order : test if too close to 0.5 (but lower). In this
216     // case : take the next coefficient
217     if (!(mSplineOrders[l] & 1)) {
218       if (t1<0.5) {
219         if (mSamplingFactors[l] & 1) {
220           if (index[l] ==  (int) mSamplingFactors[l]/2+1) EvaluateIndex[l] = EvaluateIndex[l]+1;
221         }
222
223         else if (index[l] == (int) mSamplingFactors[l]/2) EvaluateIndex[l] = EvaluateIndex[l]+1;
224       }
225     }
226
227     // When to close to 1, take the next coefficient for odd order, but
228     // only change index for odd
229     if (index[l] == (int)mSamplingFactors[l]) {
230       index[l] = 0;
231       if (mSplineOrders[l] & 1) EvaluateIndex[l] = EvaluateIndex[l]+1;
232     }
233   }
234
235   // The end
236   return index;
237 }
238
239
240 //====================================================================
241
242 //====================================================================
243 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
244 typename VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::OutputType
245 VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
246 EvaluateAtContinuousIndex(const ContinuousIndexType & x) const
247 {
248     // JV Compute BSpline weights if not up to date! Problem const: pass image as last
249     //  if (!mWeightsAreUpToDate) UpdatePrecomputedWeights();
250   // For shorter coding
251   static const unsigned int d = TImageType::ImageDimension;
252
253   // Compute the index of the first interpolation coefficient in the coefficient image
254   IndexType evaluateIndex;
255   long indx;
256   for (unsigned int l=0; l<d; l++)  {
257     if (mSplineOrders[l] & 1) {  // Use this index calculation for odd splineOrder (like cubic)
258       indx = (long)vcl_floor(x[l]) - mSplineOrders[l] / 2 ; //this->m_SplineOrder / 2;
259       evaluateIndex[l] = indx;
260     } else { // Use this index calculation for even splineOrder
261       if (mSplineOrders[l] == 0) evaluateIndex[l] = itk::Math::Round<long, typename ContinuousIndexType::ValueType>(x[l]);
262       else {
263         indx = (long)vcl_floor((x[l]+ 0.5)) - mSplineOrders[l] / 2; //this->m_SplineOrder / 2;
264         evaluateIndex[l] = indx;
265       }
266     }
267   }
268
269   // Compute index of precomputed weights and get pointer to first weights
270   const IndexType weightIndex = GetSampleIndexOfPixelPosition(x, evaluateIndex);
271   const TCoefficientType * pweights = mWeightsCalculator.GetFirstTensorProduct(weightIndex);
272
273   // Check boundaries
274   bool boundaryCase = false;
275   for (unsigned int l=0; l<d; l++) {
276     if ((evaluateIndex[l] < 0) ||
277         (evaluateIndex[l]+mSupport[l]) >= this->m_Coefficients->GetLargestPossibleRegion().GetSize(l)) {
278       boundaryCase = true;
279     }
280   }
281
282   // Pointer to support offset
283   const int * psupport;
284
285   // Special case for boundary (to be changed ....)
286   std::vector<int> correctedSupportOffset;
287   if (boundaryCase) {
288     std::vector<IndexType> correctedSupportIndex;//(mSupportSize);
289     correctedSupportIndex.resize(mSupportSize);
290     correctedSupportOffset.resize(mSupportSize);
291     for(unsigned int i=0; i<mSupportSize; i++) {
292       for (unsigned int l=0; l<d; l++) {
293         long a = mSupportIndex[i][l] + evaluateIndex[l];
294         long b = this->m_Coefficients->GetLargestPossibleRegion().GetSize(l);
295         long d2 = 2 * b - 2;
296         if (a < 0) {
297           correctedSupportIndex[i][l] = -a - d2*(-a/d2) - evaluateIndex[l];//mSupportIndex[i][l]-a;
298         } else {
299           if (a>=b) {
300             correctedSupportIndex[i][l] = d2 - a - evaluateIndex[l];
301           } else {
302             correctedSupportIndex[i][l] = mSupportIndex[i][l]; //a - d2*(a/d2) - EvaluateIndex[l];
303           }
304           /*
305             if (a>=b) {
306             correctedSupportIndex[i][l] = d2 - a - EvaluateIndex[l];//mSupportIndex[i][l] - (a-(b-1));
307             }
308             else {
309             correctedSupportIndex[i][l] = mSupportIndex[i][l];
310             }
311           */
312         }
313       }
314       // DD(correctedSupportIndex[i]);
315       correctedSupportOffset[i] = itk::Index2Offset<TImageType::ImageDimension>(correctedSupportIndex[i], mInputMemoryOffset);
316     }
317     psupport = &correctedSupportOffset[0];
318   } else {
319     psupport = &mSupportOffset[0];
320   }
321
322   // Get pointer to first coefficient. Even if in some boundary cases,
323   // EvaluateIndex is out of the coefficient image,
324   //JV
325   const CoefficientImagePixelType * pcoef = &(this->m_Coefficients->GetPixel(evaluateIndex));
326
327   // Main loop over BSpline support
328   CoefficientImagePixelType interpolated = itk::NumericTraits<CoefficientImagePixelType>::Zero;;
329   for (unsigned int p=0; p<mSupportSize; p++) {
330     interpolated += pcoef[*psupport] * (*pweights);
331     ++psupport;
332     ++pweights;
333   }
334
335   // Return interpolated value
336   return(interpolated);
337 }
338 //====================================================================
339
340
341 //====================================================================
342 template <class TImageType, class TCoordRep, class TCoefficientType>
343 void
344 VectorBSplineInterpolateImageFunctionWithLUT<TImageType,TCoordRep,TCoefficientType>::
345 EvaluateWeightsAtContinuousIndex(const ContinuousIndexType&  x,  const TCoefficientType ** pweights, IndexType & evaluateIndex)const
346 {
347
348   // JV Compute BSpline weights if not up to date! Problem const: pass image as last
349   //  if (!mWeightsAreUpToDate) UpdatePrecomputedWeights();
350
351   // For shorter coding
352   static const unsigned int d = TImageType::ImageDimension;
353
354   // Compute the index of the first interpolation coefficient in the coefficient image
355   long indx;
356   for (unsigned int l=0; l<d; l++)  {
357     if (mSplineOrders[l] & 1) {  // Use this index calculation for odd splineOrder (like cubic)
358       indx = (long)vcl_floor(x[l]) - mSplineOrders[l] / 2 ; //this->m_SplineOrder / 2;
359       evaluateIndex[l] = indx;
360     } else { // Use this index calculation for even splineOrder
361       if (mSplineOrders[l] == 0) evaluateIndex[l] = itk::Math::Round<long, typename ContinuousIndexType::ValueType>(x[l]);
362       else {
363         indx = (long)vcl_floor((x[l]+ 0.5)) - mSplineOrders[l] / 2; //this->m_SplineOrder / 2;
364         evaluateIndex[l] = indx;
365       }
366     }
367   }
368
369   // Compute index of precomputed weights and get pointer to first weights
370   const IndexType weightIndex = GetSampleIndexOfPixelPosition(x, evaluateIndex);
371   *pweights = mWeightsCalculator.GetFirstTensorProduct(weightIndex);
372
373 }
374 //====================================================================
375
376
377
378
379 } //end namespace
380
381 #endif //_CLITKVECTORBSPLINEINTERPOLATEIMAGEFUNCTIONWITHLUT_TXX