在Matlab中，需要将分割图像的类信息转换为节点（即图的顶点）信息

我正在做MS研究，我想实现细胞图技术。我已经读过了，我正在写的论文标题是“癌症的细胞图”。我不明白的是，他们说分割后我们有一个二值图像。1黑色显示单元格信息，0白色显示背景。他们在该图像上应用大小为4个像素的网格，应用该网格时阈值为0.25，网格下像素的平均值为1和0，表示成为单元的概率，并获得节点信息。我不明白的是他们如何将图像转换成节点信息？假设图像大小为400x400，节点信息的大小和形状是什么？

您提到的“网格”是一个图像过滤器，它生成一个新图像，其中每个像素检测到一个单元时为1，未检测到单元时为0。
之后，他们将使用一些进一步的处理、图像分割、斑点分析、bwlabel、regionprops等来确定细胞的数量、大小和形状。看看

编辑：这是论文：

在回答有关节点信息的问题时，它是2d图像的形式，与输入大小相同：

下一步是翻译步骤1中获得的类信息 要获取单元图的节点信息。。。在这一步结束时 单元的空间信息将转换为它们在中的位置 二维网格。。。这一步骤也可以被视为 图像的下采样。。。在最后一步中，我们设置了链接 在步骤2中找到的节点之间生成图形（图2f）。我们 利用瓦克斯曼模型。。。节点之间的距离 （因此，关联概率）描述了癌症的患病率

这就直接进入了本文中的图2f。然后在步骤3：

在获得单元图之后，我们为每个单元定义单元图度量 节点量化其小区网络特征，包括小区 度、聚类系数和偏心率。。。是否给定 图形的节点是癌变的、健康的或发炎的

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所以在第三步中，他们会有一个x的列表，y对表示每个节点的位置和所有其他必要参数。

我知道你已经说过了，但我的问题有点不同，我必须实现单元图方法，在该方法中，通过引入网格对图像进行实际下采样，但它不是一个过滤器，它实际上将图像划分为小网格，然后去掉节点信息我没有得到的是它们是如何获取和存储节点信息的，是以相同的图像形式还是它的形状或大小很多？啊。“减少采样”的意思是减少颜色深度。。例如，从8位图像到1位/黑白图像。你能链接到报纸上吗？”“节点信息”非常模糊，除非我们能看到更多细节。是的，当然。现在我还没有开始，但这里是它的完整引用：C.Gunduz，B.Yener和S.H.Gultekin，“癌症的细胞图”，生物信息学，20（补充1）：i145-i151，2004。