Image Processing Toolbox

 

Image Processing Toolbox

Procesamiento, visualización y análisis de imágenes 

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

Realice tareas de procesamiento de imágenes, tales como eliminación del ruido de una imagen y traducción de imagen a imagen, con redes neuronales profundas.

Preprocesamiento de imágenes

Mejore el contraste, elimine el ruido y corrija imágenes desenfocadas utilizando ajuste del contraste, operadores morfológicos y filtros personalizados o predefinidos.

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.

“Poco después de entrar en producción, ForWarn detectó daños producidos por granizo que habían pasado inadvertidos en una segmentación divisoria. No hubiéramos podido detectar los daños de forma tan eficiente sin MATLAB”.

Duane Armstrong, Centro Espacial Stennis de la NASA

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