Image Processing Toolbox
Procesamiento, visualización y análisis de imágenes
Image Processing Toolbox™ proporciona un conjunto completo de algoritmos estándar de referencia y apps de flujo de trabajo para el procesamiento, el análisis y la visualización de imágenes, así como para el desarrollo de algoritmos. Puede llevar a cabo segmentación de imágenes, mejora de imágenes, reducción de ruido, transformaciones geométricas, registro de imágenes y procesamiento de imágenes 3D.
Las apps de Image Processing Toolbox le 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 extensos de forma interactiva. Las apps y las funciones de visualización le permiten explorar imágenes, volúmenes 3D y vídeos, ajustar el contraste, crear histogramas y manipular regiones de interés (ROI).
Puede acelerar los algoritmos mediante su ejecución en procesadores multinúcleo y GPU. Muchas de las funciones de esta toolbox soportan la generación de código C/C++ para el prototipado y el despliegue de sistemas de visión embebidos.
Comience:
Adquisición e importación de datos
Importe imágenes y vídeos generados por una amplia gama de dispositivos, como webcams, cámaras digitales, sensores satelitales y aéreos, dispositivos de generación de imágenes médicas, microscopios, telescopios y otros instrumentos científicos.
Soporte para 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 Analyze 7.5 e Interfile.
Visualización de una imagen de alto rango dinámico
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 Viewer permite ubicar y manipular ROI de manera interactiva, lo que incluye puntos, líneas, rectángulos, polígonos, elipses y formas a mano libre.
Segmentación basada en el color
Mejora de imágenes
Aumente la proporción de señal a ruido y acentúe las características de las imágenes modificando los colores o las intensidades de una imagen. Realice tareas de convolución y correlación, elimine el ruido, ajuste el contraste y reasigne el rango dinámico.
Mejora de imágenes compuestas en color multiespectrales
Operadores morfológicos
Mejore el contraste, elimine el ruido y reduzca o esqueletice regiones.
Granulometría de copos de nieve
Enfoque de imágenes borrosas
Corrija las imágenes borrosas causadas por desenfoque, movimiento de la cámara o de la persona durante la captura de la imagen, condiciones atmosféricas, tiempo de exposición prolongado y otros factores.
Enfoque de imágenes borrosas mediante el algoritmo de deconvolución ciega
Visualización 3D
Explore un volumen 3D usando distintos métodos de visualización para analizar la estructura de los datos. Puede asignar la intensidad de los píxeles de un volumen 3D a la opacidad para resaltar una región concreta dentro del volumen.
Procesamiento de 3D
Utilice numerosas funciones específicas para 3D, además de muchas funciones ND que permiten flujos de trabajo de procesamiento de imágenes completos con datos 3D.
Segmentación 3D
Utilice funciones programáticas y apps interactivas para realizar la segmentación 3D. Puede utilizar umbrales, contornos activos, segmentación semántica y otras técnicas para llevar a cabo la segmentación de datos 3D.
Detección de bordes
Identifique los contornos de los objetos de una imagen mediante algoritmos prediseñados. Estos algoritmos incluyen los métodos de Sobel, Prewitt, Roberts, Canny y laplaciano de la gausiana.
Análisis de regiones de imágenes
Calcule las propiedades de las regiones de las imágenes, tales como área, centroide y orientación. Use la app Image Region Analysis para contar, clasificar y eliminar automáticamente regiones en función de las propiedades.
Image Region Analyzer App
Transformada de Hough, funciones estadísticas y conversiones de espacio de color
Localice segmentos de línea, puntos finales de línea y círculos. Las funciones estadísticas le permiten analizar las características de una imagen. La conversión de espacio de color representa con precisión el color al margen de los dispositivos.
Detección y medición de objetos circulares en una imagen
Técnicas de segmentación de imágenes
Determine los límites de las regiones de una imagen y explore diferentes enfoques de segmentación de imágenes. Utilice apps de segmentación para explorar estas técnicas de forma interactiva.
Segmentación Watershed
Utilice la segmentación Watershed para separar los objetos en contacto de una imagen. La transformada Watershed se suele aplicar a este problema.
Segmentación Watershed controlada por marcadores
Métodos de registro de imágenes
Utilice el registro de imágenes basado en la intensidad, que alinea automáticamente las imágenes por medio de patrones de intensidad relativa. Lleve a cabo el registro 3D multimodal y el registro no rígido, e inspeccione visualmente los resultados mediante la creación de imágenes compuestas que resalten los problemas de alineación.
Plataformas hardware
Genere código C, C++ y HDL automáticamente. Muchas funciones de procesamiento de imágenes soportan la generación de código, para que pueda ejecutar algoritmos de procesamiento de imágenes en hardware de PC, FPGA, ASIC y hardware embebido.
Aceleración por GPU
Utilice GPU y procesadores multinúcleo para mejorar su aplicación y el rendimiento del modelo.
Segmentación Watershed controlada por marcadores
App Volume Segmenter
Segmente imágenes volumétricas 3D en escala de grises o RGB
Deep learning
Redimensione las capas de entrada 2D y 3D y las dimensiones espaciales de los arrays de deep learning según un factor de escala o un tamaño especificado
Métricas de calidad de imagen
Mida el color de imagen con la gráfica de prueba X-Rite ColorChecker
Error de color
Calcule las diferencias de color utilizando los estándares CIE76, CIE94 o CIEDE2000
Contornos DICOM-RT
Cree una máscara volumétrica a partir de datos de contorno
Consulte las notas de la versión para obtener detalles sobre estas funcionalidades y las funciones correspondientes.
MATLAB para Deep Learning
Basta con unas pocas líneas de código de MATLAB para crear modelos de deep learning y realizar tareas relacionadas.
