借助VS2013和OpenCV的绘图功能，在工程DICOMReader.sln中实现了对单张.dcm图像的读取与显示，以下是详细步骤。
前期准备工作
编译器：VS2013
库：dcmtk-3.6.0（已编译）、OpenCV
配置方法：
- 【项目属性页】-【VC++ 目录】-【包含目录】&【库目录】，加入如下文件夹
- 库目录
- 包含目录
对于OpenCV的配置，还需要在【我的电脑】-【属性】-【高级系统设置】-【环境变量】中的“path”中添加OpenCV的“bin”文件夹（如果没有path，可以手动添加，至于系统变量还是用户变量，没有太大关系）
：…\opencv\build\x86\vc12\bin;
（在win7的系统上配置过的环境变量似乎不能立刻生效，运行程序的时候还是会提示“未能正确安装xxx.dll链接库”之类的话，重启后可解决该问题）
最后，在【链接器】-【输入】-【附加依赖项】添加如下链接库：
netapi32.lib
wsock32.lib
ofstd.lib
oflog.lib
dcmimgle.lib
ijg8.lib
ijg12.lib
ijg16.lib
dcmdata.lib
dcmimage.lib
dcmnet.lib
opencv_core2413d.lib
opencv_features2d2413d.lib
opencv_flann2413d.lib
opencv_highgui2413d.lib头文件写法：
#include "dcmtk/dcmdata/dctk.h"
#include "dcmtk/dcmimgle/dcmimage.h"
#include "dcmtk/dcmdata/dcfilefo.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;读取文件并获取相关信息
在dcmtk库中，包含了一个DcmFileFormat类，用来对原始.dcm文件进行操作，具体用法如下：
- 加载文件
DcmFileFormat dfile;
//文件路径
string afile = "...\\**.dcm";
OFCondition result = dfile.loadFile(path.c_str()); // 加载文件
if (result.bad())
return ERROR;
// 功能函数如上方的loadFile，调用后会返回一个OFCondition类型的数据
// 可以过该类的成员函数bad()函数检测是否调用成功- 获取文件相关信息
.dcm文件里面的数据结构大致如下：
.dcm文件相应的数据存储结构可参照论文：
《DICOM 数据集与 DCM 文件格式》全海英, 杨源, 张歆东, 郭树旭, 刘景鑫
简单来说，一个.dcm格式的文件中，包含了一个数据集（Data set），由如下代码获取这个数据集：
DcmDataset *data = dfile.getDataset();而DcmFileFormat类的构造函数，也允许由一个数据集（Data set）创建一个对象：
DcmFileFormat(); // default constructor
DcmFileFormat(DcmDataset *dataset); // using dataset
DcmFileFormat(const DcmFileFormat &old); // copy constructor.dcm文件就像一个容器，而数据集才是真正的内容。
在数据集（Data set）中，包含了文件的元信息（Meta Information，存储了被封装数据集的标识信息）以及数据元素（Data Element）；通过调用相应的函数来获取文件的元信息以及数据集，代码如下：
DcmMetaInfo *Metalnfo = dfile.getMetaInfo(); // 文件元信息
DcmTag Tag = Metalnfo->getTag(); // 从元信息中获取标签
DcmDataset *data = dfile.getDataset(); // 数据集
DcmElement *element = NULL;
result = data->findAndGetElement(DCM_PixelData, element);
if (result.bad())
return ERROR;需要特别注意的是：
- 创建数据元素对象的时候，最好给其赋值为NULL，以免初始值指向未知的地址；
- findAndGetElement(DCM_PixelData, element);该函数用来获取数据元素，函数中的第一个参数“DCM_PixelData”为用户想要从数据集中获取的数据元素类型，具体的元素类型可以参考头文件“dcdeftag.h”。（共有3250种参数类型）
数据元素（Data Element）从逻辑上说就是数据集（Data set）的一个子集，因此，通常来说，通过“findAndGetElement()”函数获得的数据元素会比数据集的长度来的小，可以通过如下方式进行检测：
Uint32 data_len = data->getLength();
Uint32 element_len = element->getLength();
cout << "data_len " << data_len << endl;
cout << "elemetn_len " << element_len << endl;获取数据元素（Data Element）只是将数据集（Data set）中的我们感兴趣的部分存储到了由类DcmElement创建的对象里面，那么自然地，我们会想到数据的可视化，这将采取另一种处理方式：
dcmtk库中包含了类“OFString”，这只是一个简单的字符串类，它实现了std的一个子集::string；我们通过函数“findAndGetOFString()”来获取我们要的数据项，并将其保存在类OFString创建的对象中，以此来实现数据可视化。具体代码如下：
OFString PatientName;
data->findAndGetOFString(DCM_PatientName, PatientName);
cout << "PatientName: " << PatientName<< endl;图像的显示
由之前的代码：
DcmElement *element = NULL;
result = data->findAndGetElement(DCM_PixelData, element);
if (result.bad())
return ERROR;获取了图像的像素数据，进行进一步的操作：
Uint16* pixData16;
result = element->getUint16Array(pixData16);
if (result.bad())
return ERROR;由数据元素（Data Element）的成员函数getUint16Array()将对应的像素数据存储到无符号整型（unsigned short，即Uint16，又称无符号16位整型）数组中，获得一个向量；再借助OpenCV的创建矩阵和显示图像的功能，进行图像的显示：
for (int i = 0; i < 512*512; i++)
*(pixData16 + i) *= 20; // 灰度拉伸
cv::Mat imag = cv::Mat(512, 512, CV_16U, pixData16);
cv::imshow("image", imag);
cv::waitKey();在创建矩阵之前，进行了灰度拉伸，以提升显示的亮度。
最终效果如上。现在有个问题，在进行数据拉伸的时候，预先已经知道了CT图像的行列值的大小，而应该利用哪个参数或者函数来获取图像的size呢？