Обработка из ядра очень больших изображений
bigimage информация об объектно-ориентированной памяти о большом файле изображения TIFF и данных изображения это содержит. bigimage представляет изображения как меньшие блоки данных, которые могут независимо загрузиться и обработаны.
Используйте bigimage объект визуализировать и обработать изображения, которые являются слишком большими, чтобы уместиться в памяти, или при обработке изображения, требует большей памяти, чем доступно. Кроме того, объект может:
Считайте, обработайте, и изображения на дисплее в различном несколько уровней разрешения (пирамиды изображений).
Считайте произвольные области изображения.
Считайте, установите, и блоки данных записи.
Для больших изображений с несколькими уровнями разрешения самый низкий или самый грубый уровень разрешения является уровнем, где каждый пиксель покрывает самую большую область. Самый высокий или самый прекрасный уровень разрешения является уровнем, где каждый пиксель покрывает самую маленькую область.
bigimg = bigimage( создает filename)bigimage объект от большого файла изображения с именем filename.
bigimg = bigimage( создает dirname)bigimage объект из директории с именем dirname содержа файлы с большими данными изображения.
bigimg = bigimage( создает varname)bigimage объект от переменной varname в рабочей области.
bigimg = bigimage(spatialReferencing,channels,classUnderlying) создает writeable bigimage объект и наборы SpatialReferencing, Каналы и свойства ClassUnderlying, не инициализируя данные изображения.
bigimg = bigimage(levelSizes,channels,classUnderlying) создает writeable bigimage объект и наборы LevelSizes, Каналы и свойства ClassUnderlying, не инициализируя данные изображения.
bigimg = bigimage(___,'Classes',classes,'PixelLabelIDs',pixelLabelIDs) создает bigimage объект с категориальными данными. Задайте имена классов с помощью свойства Classes и отображения значений метки пикселя изображения к категориальным именам классов с помощью свойства PixelLabelIDs.
bigimg = bigimage(___,Name,Value) пары "имя-значение" использования, чтобы установить один или несколько BlockSize, SpatialReferencing, UndefinedID, свойств UnloadedValue. Можно задать несколько пар "имя-значение". Заключите каждое имя свойства в кавычки.
Например, bigimage(bigfile,'BlockSize',[256 256],'UnloadedValue',128) создает большое изображение из файла bigfile это имеет размер блока 256 256 пикселей и пиксельное значение по умолчанию 128.
apply | Блоки процесса большого изображения |
isequal | Сравните два bigimages для равенства |
getBlock | Считайте блок большого изображения |
getFullLevel | Получите все данные на одном уровне большого изображения |
getRegion | Считайте произвольную область большого изображения |
setBlock | Поместите данные в определенный блок большого изображения |
write | Запишите bigimage содержимое к новому файлу |
Загрузите bigimage. Это примеры использует модифицированную версию изображения "tumor_091.tif" от набора данных CAMELYON16. Оригинальное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли. Оригинальное изображение имеет восемь уровней разрешения, и самый прекрасный уровень имеет разрешение 53760 61440. Модифицированное изображение имеет только три крупных уровня разрешения. Пространственная ссылка модифицированного изображения была настроена, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.
bim = bigimage('tumor_091R.tif');
Отобразите целый bigimage на самом прекрасном уровне разрешения. Отобразите сетку контуров блока.
bshow = bigimageshow(bim,'GridVisible','on','GridLevel',1);
Определите самый грубый уровень разрешения и пространственную ссылку bigimage на том уровне.
clevel = bim.CoarsestResolutionLevel; clevelLims = bim.SpatialReferencing(clevel);
Создайте маску самого грубого уровня разрешения путем выполнения этих шагов:
Получите изображение одно разрешения самого грубого уровня разрешения.
Преобразуйте изображение в шкалу полутонов.
Binarize изображение. В двоичном изображении предмет интереса является черным, и фон является белым.
Возьмите дополнение двоичного изображения. Получившаяся маска следует соглашению, в котором предмет интереса является белым, и фон является черным.
imcoarse = getFullLevel(bim,clevel); graycoarse = rgb2gray(imcoarse); bwcoarse = imbinarize(graycoarse); mask = imcomplement(bwcoarse);
Создайте bigimage содержа маску. Используйте ту же пространственную ссылку в качестве исходного большого изображения.
bmask = bigimage(mask,'SpatialReferencing',clevelLims);
Отобразите маску.
figure bigimageshow(bmask);
Наложите маску на исходном bigimage. Чтобы подсветить все блоки, которые содержат по крайней мере один ненулевой пиксель маски, задайте порог включения 0.
showmask(bshow,bmask,'InclusionThreshold',0);
Можно записать в bigimages, которые создаются с помощью синтаксисов SpatialReferencing или LevelSizes. Запишите в них bigimages при помощи setBlock функция. Вы не можете записать в bigimages, которые создаются с помощью filename, dirname, или varname синтаксисы.
bigimage использует свойство UnloadedValue в двух ситуациях. Одна ситуация состоит в том, когда вы создаете writeable bigimage. Блоки writeable bigimage установлены в UnloadedValue пока вы не пишете данные о блоке при помощи setBlock. Вторая ситуация состоит в том когда apply функции прекращают обрабатывать блоки bigimage прежде чем все блоки обрабатываются.
bigimageDatastore | bigimageshow