Image Processing Toolbox

Eseguire l’elaborazione, la visualizzazione e l’analisi di immagini 

 

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.

Inizia ora:

Esplorazione e scoperta

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

Acquisizione e importazione dati

Importa le immagini e i video generati da un'ampia gamma di dispositivi, tra cui webcam, fotocamere digitali, sensori satellitari e terrestri, dispositivi di imaging medicali, microscopi, telescopi e altri strumenti scientifici.

Supporta numerosi formati di file immagine speciali. Per le immagini medicali, supporta il formato file DICOM, compresi i metadati associati, nonché i formati Analyze 7.5 e Interfile.

Visualizzare immagini HDR (High Dynamic Range)

App per l'esplorazione e la scoperta

Utilizza le app per esplorare e scoprire vari approcci algoritmici. Con l'app Color Thresholder è possibile segmentare un'immagine sulla base di vari spazi di colore. L'app Image Viewer consente di posizionare e manipolare interattivamente le ROI, utilizzando punti, linee, rettangoli, poligoni, ellissi e forme a mano libera.

Segmentazione in base ai colori

Pre-elaborazione di immagini

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

Correzione di immagini

Aumenta il rapporto segnale/rumore e accentua le feature dell'immagine, modificandone i colori o l'intensità. Esegui convoluzione e correlazione, rimuovi il rumore, regola il contrasto e rimappa il range dinamico.

Regolarizzazione di immagini a colori composite multispettrali

Analisi granulometrica dei fiocchi di neve

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. 

Guida al deblurring di immagini

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.

Segmentazione 3D

Utilizza le funzioni programmatiche le app interattive per eseguire la segmentazione 3D. Puoi utilizzare la sogliatura, i contorni attivi, la segmentazione semantica e altre tecniche per eseguire la segmentazione di dati in 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.

App Image Region Analyzer

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.

Rilevazione e misurazione di oggetti circolari in un'immagine

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.

Segmentazione watershed

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

Segmentazione Watershed controllata da marker

Registrazione di immagini

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.

Funzionalità recenti

Immagini di grandi dimensioni

lettura, visualizzazione, elaborazione e gestione di immagini troppo grandi per contenerle in memoria

Pre-elaborazione di dati deep learning

incremento di immagini per l’addestramento della rete utilizzando trasformazioni affini, ritaglio 2D e 3D e altre operazioni di elaborazione delle immagini

Funzione inpaintExemplar

riempimento delle regioni danneggiate nelle immagini con l’inpainting basato su esemplari

Volume DICOM

costruzione di volumi isotropici da immagini DICOM

Strumenti ROI

creazione di forme a mirino; supporto per UIAxes e altri miglioramenti

Vedi 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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