Image Processing Toolbox
Procesamiento, visualización y análisis de imágenes
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Image Processing Toolbox proporciona una amplia gama de algoritmos estándar de referencia y apps de flujo de trabajo para procesar, visualizar y analizar imágenes, y desarrollar algoritmos. Puede realizar segmentación de imágenes, perfeccionamiento de imágenes, reducción de ruido, transformaciones geométricas y registro de imágenes utilizando Deep Learning y técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes. Esta toolbox ofrece soporte para el procesamiento de imágenes en 2D y 3D, además de imágenes de gran tamaño.
Las apps de Image Processing Toolbox permiten automatizar los flujos de trabajo habituales de procesamiento de imágenes. Puede segmentar datos de imágenes, comparar técnicas de registro de imágenes y procesar por lotes conjuntos de datos de gran tamaño interactivamente. Las apps y las funciones de visualización permiten explorar imágenes, volúmenes en 3D y vídeos, ajustar el contraste, crear histogramas y manipular regiones de interés (ROI).
Muchas de las funciones de esta toolbox soportan la generación de código C/C++ para el prototipado de escritorio y el despliegue de sistemas integrados de visión artificial.
Conecte agentes de IA con Image Processing Toolbox
Incorpore funcionalidades específicas del dominio a su flujo de IA agente.
Funcionalidades, ejemplos y documentación
El procesamiento de imágenes es un conjunto de técnicas para manipular y analizar imágenes en 2D y volúmenes en 3D. Se utiliza en diversos campos, tales como fotografía, medicina, robótica y teledetección. Image Processing Toolbox permite mejorar, filtrar, eliminar ruido, registrar y segmentar imágenes y volúmenes.
Análisis de imágenes
Extraiga información relevante de las imágenes; por ejemplo, detectando formas, contando objetos, identificando colores o midiendo las propiedades de los objetos.
Segmentación de imágenes
Determine los límites de las regiones de una imagen utilizando diferentes técnicas, tales como métodos basados en bordes, métodos morfológicos y el método del valor umbral automático.
Registro de imágenes
Alinee las imágenes para permitir el análisis cuantitativo o la comparación cualitativa con técnicas de registro basado en la intensidad, multimodal y no rígido.
Flujos de trabajo de procesamiento de imágenes en 3D
Visualice y ejecute flujos de trabajo de procesamiento de imágenes completos en volúmenes en 3D.
Procesamiento de imágenes hiperespectrales
Lea, escriba y visualice datos hiperespectrales en diversos formatos de archivo, y procese los datos identificando los índices espectrales o con algoritmos tales como reducción de Smile o NDVI.
Deep Learning y procesamiento de imágenes
Utilice redes neuronales profundas para realizar tareas de procesamiento de imágenes, como eliminación de ruido, traducción de imagen a imagen y segmentación.
Procesamiento de imágenes hiperespectrales
Lea, escriba y visualice datos hiperespectrales en diversos formatos de archivo, y procese los datos identificando los índices espectrales o con algoritmos tales como reducción de Smile o NDVI.
Apps de exploración y descubrimiento
Utilice apps para explorar y descubrir diversos enfoques algorítmicos. Con la app Color Thresholder, podrá segmentar una imagen en función de los distintos espacios de color. La app Image Region Analyzer permite calcular las propiedades de las regiones de imágenes binarias.
Aceleración y despliegue
Genere automáticamente código C/C++, CUDA® y HDL para realizar prototipado y desplegar algoritmos de procesamiento de imágenes en CPU, GPU, FPGA y ASIC.
Recursos del producto:
“Utilizamos múltiples lenguajes de codificación en nuestro trabajo, pero MATLAB fue una opción excelente para el desarrollo de CODA debido a sus numerosos conjuntos de herramientas bien documentados para el procesamiento y la visualización de imágenes”.
Preguntas frecuentes de Image Processing Toolbox
Image Processing Toolbox proporciona un conjunto integral de algoritmos de referencia y aplicaciones de flujo de trabajo para el procesamiento de imágenes, el análisis, la visualización y el desarrollo de algoritmos, utilizando tanto técnicas tradicionales como Deep Learning.
Admite el procesamiento de imágenes 2D, volúmenes 3D y de imágenes de tamaño arbitrario en diversos formatos, incluido el soporte para anotaciones 3D.
Se pueden realizar segmentación de imágenes, análisis de regiones de imagen, mejora de imágenes, reducción de ruido, transformaciones geométricas, registro de imágenes, detección de objetos, identificación de color y medición de propiedades.
Sí. El toolbox admite Deep Learning para tareas como la reducción de ruido, la traducción de imagen a imagen y la segmentación cuando se emplean redes neuronales profundas.
Las aplicaciones incluyen Color Thresholder para segmentación basada en color, Image Region Analyzer para calcular propiedades de regiones, la aplicación Image Registration para alinear imágenes, Image Browser para ver varias imágenes y Image Segmenter con soporte para Segment Anything Model.
Sí. El toolbox admite la lectura, escritura, visualización y procesamiento de datos hiperespectrales mediante algoritmos como Smile reduction, NDVI e identificación de índices espectrales a través de la Biblioteca de Imágenes Hiperespectrales.
Sí. El toolbox admite el diseño y la simulación de sistemas ópticos a través de la Optical Design and Simulation Library. Es posible importar sistemas ópticos secuenciales desde archivos Zemax .zmx, definir nuevos sistemas desde cero mediante la línea de comandos o una interfaz visual, trazar rayos a través del sistema y realizar análisis geométricos, y visualizar resultados en 2D y 3D. También se pueden diseñar superficies reflectantes/refractantes planas, esféricas, asféricas y de simetría rotacional, así como modelar materiales ópticos a partir de catálogos de vidrio de proveedores y dar soporte a recubrimientos ópticos.
Sí. Muchas funciones del toolbox admiten la generación de código en C/C++ para prototipos de escritorio y despliegue en sistemas de visión embebidos, con generación automática de código C/C++, CUDA y HDL para CPUs, GPUs, NPUs, FPGAs y ASICs.
Sí. El toolbox soporta aceleración en GPUs, NPUs y procesadores multinúcleo, con opciones de computación paralela para acelerar el procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos.
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