Image Processing Toolbox

Características principales

  • Análisis de imágenes, lo cual incluye segmentación, morfología, estadísticas y medición
  • Mejora de imágenes, filtrado y enfoque de imágenes borrosas
  • Transformaciones geométricas y métodos de registro de imágenes basados en intensidad
  • Transformaciones de imágenes, incluyendo FFT, DCT, Radon y proyección de haz de rayos en abanico.
  • Flujos de trabajo para imágenes grandes, que incluyen procesamiento por bloques, creación de mosaicos y visualización con varias resoluciones
  • Aplicaciones de visualización, como Image Viewer y Video Viewer
  • Características compatibles con procesadores multinúcleo y GPUs, así como soporte para la generación de código C

Exploración y descubrimiento

Image Processing Toolbox soporta imágenes y vídeos generados por una amplia gama de dispositivos, tales como webcams, cámaras digitales, sensores satelitales y aéreos, dispositivos de generación de imágenes médicas, microscopios, telescopios y otros instrumentos científicos. Las diversas características y aplicaciones permiten visualizar, analizar y procesar estas imágenes en muchos tipos de datos.

Puede utilizar Image Acquisition Toolbox™ para adquirir imágenes en vivo de capturadoras de vídeo, cámaras GigE Vision, cámaras DCAM y otros dispositivos.

Formatos de archivo estándar y especializados

MATLAB® soporta formatos de datos e imagen estándar como los siguientes:

  • AVI
  • JPEG
  • JPEG-2000
  • FITS
  • HDF
  • HDF-EOS
  • M4V
  • MOV
  • MP4
  • PNG
  • TIFF
  • ASCII
  • Archivos binarios
  • Microsoft® Excel®

También soporta los formatos de imágenes multibanda BIP y BIL utilizados por LANDSAT. La E/S de bajo nivel y las funciones de asignación de memoria le permiten desarrollar rutinas personalizadas para trabajar con cualquier tipo de datos.

Image Processing Toolbox soporta diversos formatos de archivo de imagen especializados. En el caso de las imágenes médicas, soporta los archivos DICOM, incluidos los metadatos asociados, así como los formatos de Analyze 7.5 e Interfile. Esta toolbox también puede leer imágenes geoespaciales en archivos NITF e imágenes de alto rango dinámico en archivos HDR.

Aplicaciones de exploración y descubrimiento

Esta toolbox proporciona un conjunto de aplicaciones de procesamiento de imágenes que permiten explorar y descubrir diversos enfoques algorítmicos. Gracias a la aplicación Color Thresholder, podrá segmentar una imagen en función de los distintos espacios de color. La aplicación Image Viewer permite ubicar y manipular ROI de manera interactiva, lo que incluye puntos, líneas, rectángulos, polígonos, elipses y formas a mano libre. También es posible ver información sobre los píxeles, realizar acercamientos y desplazamientos, ajustar el contraste y medir distancias. Si lo prefiere, puede realizar estas tareas mediante programación y utilizar funciones individuales a fin de crear interfaces personalizadas.

Mejora de la imagen

Las técnicas de mejora de imágenes de Image Processing Toolbox permiten aumentar la proporción de señal a ruido y acentuar las características de las imágenes modificando los colores o las intensidades de una imagen.

La toolbox incluye rutinas de filtrado especializadas y una función de filtrado multidimensional generalizado que maneja tipos de imágenes de enteros, ofrece opciones de relleno de contornos múltiples y realiza convolución y correlación.

Mediante los filtros y las funciones predefinidas podrá:

Mejora de imágenes compuestas en color multiespectrales
Creación de compuestos de color para resaltar y segmentar la vegetación en las imágenes por satélite.

Operadores morfológicos

Los operadores morfológicos permiten mejorar el contraste, eliminar el ruido, simplificar regiones o llevar a cabo la esqueletización de regiones. Las funciones morfológicas de Image Processing Toolbox incluyen:

Segmentación de texturas mediante filtros de texturas
Identificación de regiones con diferentes texturas mediante medidas de entropía y operaciones morfológicas.

Enfoque de imágenes borrosas

Los algoritmos de enfoque de imágenes borrosas de Image Processing Toolbox incluyen la deconvolución ciega, de Lucy-Richardson, de Wiener y de filtros regularizados, además de conversiones entre la dispersión de punto y funciones de transferencia óptica. Estas funciones ayudan a corregir el enfoque de imágenes borrosas por óptica fuera de foco, movimiento de la cámara o de la persona durante la captura de la imagen, condiciones atmosféricas, tiempo de exposición breve y otros factores. Todas las funciones de enfoque de imágenes borrosas funcionan con imágenes multidimensionales.

Enfoque de imágenes borrosas mediante el algoritmo de deconvolución ciega
Restauración de una imagen cuando no hay disponible información sobre la distorsión.

Análisis de imágenes

El análisis de imágenes es el proceso de extraer información significativa de las imágenes, como por ejemplo localizar formas, contar objetos, identificar colores o medir propiedades de objetos.

Image Processing Toolbox proporciona un conjunto completo de algoritmos y funciones de visualización estándar de referencia para tareas de análisis de imágenes tales como análisis estadístico, extracción de funciones y medición de propiedades.

Transformación de imágenes

Las transformaciones de imágenes desempeñan un papel fundamental en muchas tareas de procesamiento de imágenes, como la mejora, el análisis, la restauración y la compresión. Image Processing Toolbox ofrece diversas transformaciones de imágenes, incluidas la transformada de Hough, la transformada de Radon, FFT, DCT y proyecciones de haz de rayos en abanico. Puede reconstruir imágenes a partir de datos de proyección de haz de rayos en abanico y en paralelo (común en aplicaciones tomográficas).

También hay transformaciones de imágenes disponibles en MATLAB y Wavelet Toolbox™.

Reconstrucción de una imagen a partir de datos de proyección
Comparación de la reconstrucción de una imagen mediante geometría paralela (Radon) y geometría de haz de rayos en abanico.

Transformada de Hough

La transformada de Hough está diseñada para identificar líneas y curvas dentro de una imagen. Mediante la transformada de Hough es posible:

  • Localizar segmentos de línea y puntos finales
  • Medir ángulos
  • Localizar círculos en función del tamaño

Funciones estadísticas

Las funciones estadísticas le permiten analizar las características generales de una imagen mediante:

Administración del color independiente del dispositivo

La administración del color independiente del dispositivo permite representar con precisión los colores independientemente de los dispositivos de entrada y salida. Esto resulta útil al analizar las características de un dispositivo, midiendo la precisión del color cuantitativamente, o desarrollando algoritmos para diversos dispositivos. Con las funciones especializadas de la toolbox, puede convertir imágenes entre espacios de color independientes del dispositivo, tales como sRGB, XYZ, xyY, L*a*b*, uvL y L*ch.

Segmentación de imágenes

Los algoritmos de segmentación de imágenes determinan los límites de región en una imagen. Puede estudiar varios enfoques diferentes para la segmentación de imágenes, entre los que se cuentan métodos progresivos, la creación automática de umbrales, métodos basados en bordes y métodos morfológicos como la transformada de Watershed, que se utiliza habitualmente para segmentar objetos conectados.

Segmentación basada en colores con adquisición de imágenes en vivo 5:11
Adquisición y procesamiento de imágenes de una cámara para contar objetos de color parecido.

Detección de bordes

Los algoritmos de detección de bordes le permiten identificar contornos de objetos en una imagen. Estos algoritmos incluyen los métodos gausianos de Sobel, Prewitt, Roberts, Canny y Laplacian. El método de Canny puede detectar bordes muy débiles sin verse afectado por el ruido.

Operadores morfológicos

Los operadores morfológicos permiten detectar bordes, segmentar una imagen en regiones o llevar a cabo la esqueletización de regiones. Las funciones morfológicas de Image Processing Toolbox incluyen:

Registro de imágenes y transformaciones geométricas

El registro de imágenes es importante en la detección remota, la generación de imágenes médicas y otras aplicaciones en las que las imágenes deben estar alineadas para permitir el análisis cuantitativo o la comparación cualitativa. Image Processing Toolbox soporta el registro de imágenes basado en la intensidad, que alinea automáticamente las imágenes por medio de patrones de intensidad relativa.

La toolbox también soporta el registro de imágenes por punto de control, para lo que es preciso seleccionar de forma manual los puntos de control de cada imagen a fin de alinear dos imágenes.

Asimismo, Computer Vision System Toolbox™ soporta el registro de imágenes basado en características, que alinea automáticamente las imágenes por medio de la detección, extracción y correspondencia de características seguidas de la estimación de la transformación geométrica.

Registro de imágenes basado en la intensidad

El registro de imágenes basado en la intensidad permite mapear píxeles concretos en imágenes distintas en función de la intensidad relativa. Esta técnica de registro suele resultar idónea para las imágenes médicas, cuando es necesario automatizar grandes conjuntos de imágenes.

Registro de imágenes mediante puntos de control

El registro de imágenes mediante puntos de control requiere la selección manual de puntos de control en dos imágenes a fin de alinearlas. Este método de registro se adapta a la perfección a imágenes con características distintivas, tales como las imágenes por satélite.

Transformaciones geométricas

Las transformaciones geométricas resultan útiles para tareas tales como la rotación de una imagen, la reducción de su resolución, la corrección de distorsiones geométricas y el registro de imágenes. Image Processing Toolbox soporta operaciones simples, tales como el cambio de tamaño, la rotación y el recorte, así como transformaciones geométricas bidimensionales más complejas, tales como las afines y proyectivas.

Esta toolbox también proporciona un marco flexible para la creación y aplicación de transformaciones geométricas personalizadas y métodos de interpolación para arrays n‑dimensionales.

Procesamiento de imágenes grandes y aceleración del rendimiento

Image Processing Toolbox proporciona flujos de trabajo específicos para trabajar con imágenes voluminosas que son difíciles de procesar y visualizar mediante los métodos estándar. Sin cargar una imagen grande completamente en la memoria, es posible crear un conjunto de datos de baja resolución (conjunto R) que divide una imagen en mosaicos espaciales y realiza un nuevo muestreo en diferentes niveles de resolución. Este flujo de trabajo mejora el rendimiento de la visualización y la navegación por la imagen. Puede utilizar un flujo de trabajo de procesamiento por bloques para aplicar una función a cada bloque distinto de una imagen grande, lo que reduce sustancialmente el uso de memoria.

Aceleración por GPU

A fin de sacar partido de las ventajas de rendimiento que ofrecen las GPUs (unidades de procesamiento gráfico), muchas funciones de procesamiento de imágenes son compatibles con el uso de GPUs para acelerar los flujos de trabajo que emplean muchos recursos. Utilice Parallel Computing Toolbox™ para aumentar el rendimiento con GPUs y procesadores multinúcleo.

Plataformas hardware

Gracias al uso de Image Processing Toolbox junto con MATLAB Coder™ y HDL Coder™, podrá generar código C, C++ y HDL directamente desde MATLAB. Muchas funciones de procesamiento de imágenes soportan la generación de código, lo que permite ejecutar algoritmos de procesamiento de imágenes en hardware para PC, FPGAs y ASICs. Esto permite desarrollar sistemas de generación de imágenes para los ámbitos médico, aeroespacial y de defensa.

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