Создайте блокированное изображение из демонстрационного изображения tumor_091R.tif. Это демонстрационное изображение является учебным изображением лимфатического узла, содержащего ткань опухоли от набора данных CAMELYON16. Изображение было изменено, чтобы иметь три крупных уровня разрешения и было настроено, чтобы осуществить сопоставимое соотношение сторон и указать функции на каждом уровне.

bim = blockedImage("tumor_091R.tif");

Создайте изображение метки на крупном уровне разрешения.

Сначала получите изображение одно разрешения. По умолчанию, gather получает данные из самого грубого уровня разрешения.

cim = gather(bim);

Преобразуйте изображение в шкалу полутонов. Используйте multithresh вычислить три пороговых значения, чтобы преобразовать изображение в четырехуровневое изображение.

cgim = im2gray(cim);
numClasses = 4;
thresh = multithresh(cgim,numClasses-1);

Сегментируйте изображение на четыре области с помощью imquantize, определение пороговых уровней, возвращенных multithresh.

labels = imquantize(cgim,thresh);
imagesc(labels)
axis square
title("Coarse Label Image")

Преобразуйте labels отобразите назад к blockedImage объект, с помощью той же пространственной ссылки в качестве оригинального изображения на самом грубом уровне разрешения.

blabels = blockedImage(labels,WorldStart=bim.WorldStart(3,1:2),...
    WorldEnd=bim.WorldEnd(3,1:2));

Отобразите исходное блокированное изображение.

figure
hB = bigimageshow(bim);

Наложите labels отобразите на исходном блокированном изображении.

showlabels(hB,blabels)

Создайте блокированное изображение с помощью модифицированной версии изображения tumor_091R.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 = blockedImage("tumor_091R.tif");

Создайте маску на самом грубом уровне разрешения и отобразите его.

blabels = apply(bim,@(bs)rgb2lightness(bs.Data)<80,Level=3);
hbim = bigimageshow(blabels);

Отобразите исходное блокированное изображение с маской как наложение метки. Используйте Alphadata и Alphamap аргументы name-value, чтобы отобразить фоновое наложение маски, столь же полупрозрачное и передний план маски, накладывают как полностью прозрачный.

hbim = bigimageshow(bim);
showlabels(hbim,blabels,AlphaData=blabels,Alphamap=[0.8 0])

Загрузите файл, содержащий изображение, img, и его соответствующие данные о пиксельных метках, label. Преобразуйте изображение в blockedImage объект.

load("buildingPixelLabeled.mat")
bim = blockedImage(img);

Создайте блокированное изображение категориальных данных о пиксельных метках. Отобразите порядок этих четырех категорий меток.

blabel = blockedImage(label);
labels = categories(blabel.InitialValue)

labels = 4x1 cell
    {'sky'     }
    {'grass'   }
    {'building'}
    {'sidewalk'}

Задайте пользовательскую палитру, задающую триплеты RGB для каждой категории. Первая строка cmap соответствует неопределенным пиксельным меткам, и остающиеся четыре строки соответствуют каждой категориальной метке. Присвойте наложение неба, чтобы отобразиться синий и наложение травы, чтобы отобразиться зеленый.

cmap = [0 0 0; 0 0 1; 0 1 0; 0 0 0; 0 0 0];

Задайте карту прозрачности.

amap = [.5 .5 0 0];

Отобразите исходное непомеченное блокированное изображение и наложение метки на тех же осях. AlphaData и Alphamap аргументы name-value сопоставляют каждую заданную категорию в blabel к соответствующему элементу в amap, создание неба и травы накладывает полупрозрачный и создание и полностью прозрачные оверлейные программы тротуара. Неопределенные пиксельные метки сопоставляют с первым элементом в amap.

hbim = bigimageshow(bim);
showlabels(hbim,blabel,AlphaData=blabel,Alphamap=amap,Colormap=cmap)