Image Processing Toolbox

 

Image Processing Toolbox

Elaborazione di immagini, esecuzione di analisi e sviluppo di algoritmi

 

Image Processing Toolbox™ fornisce un set completo di algoritmi standard di riferimento e app per lavorare con l’elaborazione delle immagini, l’analisi, la visualizzazione e lo sviluppo di algoritmi. È possibile effettuare la segmentazione, correzione e registrazione di immagini, ridurre il rumore, eseguire trasformazioni geometriche e l’elaborazione di immagini in 3D.

Le app di Image Processing Toolbox consentono di automatizzare comuni flussi di lavoro per l’elaborazione di immagini. È possibile segmentare interattivamente dati immagine, comparare tecniche di registrazione immagini ed elaborare in batch grandi set di dati. Le funzioni e le app di visualizzazione consentono di esplorare immagini, volumi in 3D e video, regolare il contrasto, creare istogrammi e manipolare le regioni d'interesse (ROI).

È possibile velocizzare gli algoritmi eseguendoli su processori multicore e GPU. Molte funzioni del toolbox supportano la generazione di codice C/C++ per la prototipazione su desktop e su sistemi di embedded.

Esplorazione e scoperta

Utilizzare applicazioni e funzioni per acquisire, visualizzare, analizzare ed elaborare immagini in molti tipi di dati.

Acquisizione e importazione dati

Importare immagini e video generati da una varietà di dispositivi. Acquisire immagini e video dal vivo da frame grabber, videocamere GigE Vision®, videocamere DCAM e altri dispositivi.

App per l'esplorazione e la scoperta

Ciascuna app consente di generare codice MATLAB in automatico e di registrare programmaticamente le fasi interattive, il che risulta vantaggioso per l’automazione di flussi di lavoro con più immagini.

Pre-elaborazione di immagini

Aumentare il rapporto segnale/rumore e accentuare le feature dell’immagine utilizzando filtri personalizzati o predefiniti.

Correzione di immagini

Aumentare il rapporto segnale/rumore e accentuare le feature dell'immagine, modificandone i colori o l'intensità. Eseguire convoluzione e correlazione, rimuovere il rumore, regolare il contrasto e rimappare il range dinamico.

Operatori morfologici

Migliorare il contrasto, rimuovere il rumore, assottigliare o scheletrizzare le regioni.

Deblurring dell'immagine 

Regolarizzare la sfocatura causata da ottica non a fuoco, movimento della fotocamera o del soggetto durante lo scatto, condizioni atmosferiche e altri fattori. 

Flussi di lavoro per l’elaborazione di immagini in 3D

Visualizzare ed eseguire flussi di lavoro completi di elaborazione immagini su volumi 3D.

Visualizzazione in 3D

Esplorare un volume 3D mediante vari metodi di visualizzazione per analizzare la struttura dei dati. È possibile mappare l’intensità di pixel di un volume 3D con l’opacità per evidenziare una regione specifica all’interno del volume.

Elaborazione 3D

Utilizzare una varietà di funzioni specifiche per il 3D, oltre a diverse funzioni ND che consentono di gestire flussi di lavoro completi di elaborazione immagini con dati 3D.

Analisi di immagini

Estrarre informazioni significative dalle immagini, per esempio individuando le forme, contando gli oggetti, identificando i colori o misurando le proprietà degli oggetti.

Rilevamento dei contorni

Identificare i bordi degli oggetti in un’immagine mediante algoritmi predefiniti. Tali algoritmi comprendono i metodi gaussiani di Sobel, Prewitt, Roberts, Canny e Laplace.

Analisi delle regioni delle immagini

Calcolare le proprietà delle regioni nelle immagini, come l’area, il baricentro e l’orientamento. Utilizza l’app Image Region Analysis per contare, ordinare e rimuovere in automatico le regioni in base alle proprietà.

Trasformata di Hough, funzioni statistiche e conversioni dello spazio di colore

Individuare segmenti e punti finali di linee e circonferenze. Le funzioni statistiche consentono di analizzare le caratteristiche di un’immagine. La conversione dello spazio di colore consente di rappresentare con precisione il colore indipendentemente dal dispositivo utilizzato.

Segmentazione di immagini

Esplorare soluzioni diverse per la segmentazione delle immagini, tra cui la soglia automatica, i metodi basati sui contorni e i metodi basati sulla morfologia.

Tecniche di segmentazione di immagini

Determinare i contorni delle regioni in un’immagine e analizzare diversi approcci alla segmentazione di immagini. Le app di segmentazione consentono di scoprire queste tecniche in modo interattivo.

Operatori morfologici

Utilizzare la segmentazione watershed per separare gli oggetti a contatto in un’immagine. La segmentazione watershed viene spesso utilizzata per risolvere questo problema.

Image Registration

Allineare le immagini per poter eseguire analisi quantitative o comparazioni qualitative.

Metodi di registrazione delle immagini

Utilizzare la registrazione delle immagini basata sull'intensità, che allinea automaticamente le immagini secondo schemi a intensità relativa. Eseguire la registrazione 3D multimodale e non rigida e ispezionare visivamente i risultati creando immagini composite che mettono in risalto gli errori di allineamento.

Accelerazione e distribuzione

Lavorare con il codice C/C++ e HDL; eseguire algoritmi di elaborazione immagini su hardware PC, FPGA e ASIC e sviluppare sistemi di imaging.

Hardware target

Generare automaticamente codice C, C++ e HDL. Molte funzioni di image processing supportano la generazione di codice, permettendo di sviluppare algoritmi di image processing su PC hardware, FPGA, ASIC e hardware embedded.

Accelerazione GPU 

Utilizzare GPU e processori multicore per migliorare le prestazioni dell’applicazione e del modello in uso.

Nuove funzionalità

Deep Learning

Rimozione del rumore dalle immagini mediante le tecniche di deep learning

Elaborazione di immagini 3D

Elaborazione dei dati delle immagini volumetriche in 3D con sette funzioni aggiuntive supportate

Correzione di immagini

Regolazione dei colori con il bilanciamento automatico del bianco e riduzione della sfocatura delle immagini

Image Quality Metrics

Misurazione della qualità dell’immagine senza un’immagine di riferimento e modellazione della qualità dell’immagine tramite un grafico di prova eSFR

Formato file NIfTI

Lettura e scrittura dei volumi dell’immagine in ambito neuroscientifico in formato NIfTI

Vedere le note di rilascio per ulteriori informazioni su queste caratteristiche e sulle funzioni corrispondenti.

Deep Learning con MATLAB

Con solo poche righe di codice MATLAB, puoi costruire modelli di deep learning senza essere un esperto.

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