Image Processing Toolbox fornisce una serie completa di algoritmi standard di riferimento e applicazioni di workflow per l’analisi, la visualizzazione e l’elaborazione di immagini e lo sviluppo di algoritmi. È possibile eseguire attività di segmentazione di immagini, miglioramento delle immagini, riduzione del rumore, trasformazione geometrica e registrazione di immagini utilizzando tecniche di Deep Learning e di elaborazione di immagini tradizionale. Il toolbox supporta l'elaborazione di immagini 2D, 3D e di dimensioni arbitrarie.
Le applicazioni di Image Processing Toolbox consentono di automatizzare i più comuni workflow di elaborazione di immagini. È possibile segmentare interattivamente i dati immagine, confrontare le tecniche di registrazione di immagini ed elaborare grandi serie di dati in batch. Le funzioni e le applicazioni di visualizzazione consentono di analizzare immagini, volumi 3D e video, regolare il contrasto, creare istogrammi e manipolare le regioni di interesse (ROI).
Molte funzioni del toolbox supportano la generazione di codice C/C++ per la prototipazione su desktop e la distribuzione di sistemi di visione embedded.
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Funzionalità, documentazione ed esempi
L’elaborazione di immagini è un insieme di tecniche per manipolare e analizzare immagini 2D e volumi 3D. Si usa in vari settori tra cui la fotografia, la medicina, la robotica e il telerilevamento. Image Processing Toolbox consente di migliorare, filtrare, eliminare il rumore, registrare e segmentare immagini e volumi.
Analisi di immagini
Estrai informazioni importanti dalle immagini: individua forme, conta oggetti, identifica colori oppure misura le proprietà di un oggetto.
Segmentazione di immagini
Determina i confini delle regioni in un'immagine utilizzando diversi approcci, tra cui l’impostazione automatica di soglie, metodi basati sui bordi e metodi basati sulla morfologia.
Registrazione di immagini
Allinea le immagini per consentire analisi quantitative o confronti qualitativi utilizzando tecniche di registrazione basate sull'intensità, multi-modello e non rigida.
Workflow di elaborazione di immagini 3D
Visualizza ed esegui workflow completi di elaborazione di immagini su volumi 3D.
Elaborazione di immagini iperspettrali
Leggi, scrivi e visualizza dati iperspettrali in vari formati di file ed elabora i dati utilizzando algoritmi come lo Smile reduction, l’NDVI o l'identificazione degli indici spettrali.
Il Deep Learning nell’elaborazione di immagini
Utilizza reti neurali profonde per eseguire attività di elaborazione delle immagini, come la rimozione del rumore, la traduzione da un'immagine all'altra e la segmentazione.
Elaborazione di immagini iperspettrali
Leggi, scrivi e visualizza dati iperspettrali in vari formati di file ed elabora i dati utilizzando algoritmi come lo Smile reduction, l’NDVI o l'identificazione degli indici spettrali.
Applicazioni per l’analisi e la scoperta
Utilizza le applicazioni per esplorare e scoprire vari approcci algoritmici. L’app Color Thresholder consente di segmentare un'immagine in base a vari spazi di colore, mentre con l’app Image Region Analyzer è possibile calcolare le proprietà delle regioni nelle immagini binarie.
Accelerazione e distribuzione
Genera automaticamente codice C/C++, CUDA® e HDL per la prototipazione e la distribuzione di algoritmi di elaborazione di immagini su CPU, GPU, FPGA e ASIC.
Risorse di prodotto:
“Nel nostro lavoro utilizziamo diversi linguaggi di programmazione, ma MATLAB si è rivelato la scelta ideale per sviluppare CODA grazie ai suoi numerosi toolkit, ben documentati, per l’elaborazione e la visualizzazione delle immagini.”
Image Processing Toolbox FAQs
Image Processing Toolbox offre un’ampia raccolta di algoritmi di riferimento e applicazioni dedicate all’elaborazione, all’analisi e alla visualizzazione delle immagini, nonché allo sviluppo di algoritmi basati sia su tecniche di Deep Learning sia su metodi tradizionali.
Il toolbox supporta l’elaborazione di immagini 2D, volumi 3D e immagini di dimensioni arbitrariamente grandi in numerosi formati, con supporto anche per le annotazioni 3D.
È possibile eseguire segmentazione delle immagini, analisi delle regioni, miglioramento della qualità delle immagini, riduzione del rumore, trasformazioni geometriche, registrazione delle immagini, rilevamento degli oggetti, identificazione dei colori e misurazione delle proprietà.
Sì, il toolbox supporta anche il Deep Learning per attività quali la riduzione del rumore, la traduzione da immagine a immagine e la segmentazione, quando utilizzato con reti neurali profonde.
Tra le applicazioni incluse figurano Color Thresholder per la segmentazione basata sul colore, Image Region Analyzer per il calcolo delle proprietà delle regioni, Image Registration per l’allineamento delle immagini, Image Browser per la visualizzazione di più immagini e Image Segmenter, con supporto per il Segment Anything Model (SAM).
Sì, il toolbox supporta la lettura, la scrittura, la visualizzazione e l’elaborazione di dati iperspettrali utilizzando algoritmi come la riduzione Smile, l’NDVI e l’identificazione di indici spettrali tramite la Hyperspectral Imaging Library.
Sì, il toolbox supporta la progettazione e la simulazione di sistemi ottici tramite la Optical Design and Simulation Library. È possibile importare sistemi ottici sequenziali da file .zmx di Zemax, definire nuovi sistemi da zero utilizzando la riga di comando o un’interfaccia grafica, tracciare i raggi attraverso il sistema ed eseguire analisi geometriche, oltre a visualizzare i risultati in 2D e 3D. È inoltre possibile progettare superfici piane, sferiche, asferiche e superfici riflettenti/rifrattive a simmetria rotazionale, nonché eseguire la modellazione dei materiali ottici utilizzando cataloghi di materiali vetrosi dei fornitori e supportare i rivestimenti ottici.
Sì, molte funzioni del toolbox offrono assistenza per la generazione di codice C/C++ per la prototipazione desktop e il deployment di sistemi di visione embedded, con generazione automatica di codice C/C++, CUDA e HDL per CPU, GPU, NPU, FPGA e ASIC.
Sì, il toolbox supporta l’accelerazione tramite GPU, NPU e processori multicore, con opzioni di calcolo parallelo per velocizzare l’elaborazione batch di grandi quantità di dati.
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