Image Processing Toolbox
Traiter, visualiser et analyser des images
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Image Processing Toolbox offre un ensemble complet d'algorithmes standard de référence et d'applications implémentant des workflows pour le traitement, l'analyse et la visualisation des images ainsi que pour le développement d'algorithmes. Vous pouvez procéder à la segmentation d'images, l'amélioration d'images, la réduction du bruit, les transformations géométriques et le recalage d'images en utilisant le Deep Learning et les techniques traditionnelles de traitement d'images. La toolbox supporte le traitement des images 2D, 3D ainsi que des images arbitrairement volumineuses.
Les applications proposées dans Image Processing Toolbox vous permettent d'automatiser les workflows courants de traitement d'images. Vous pouvez segmenter les données des images de manière interactive, comparer les techniques de recalage d'images et traiter par lots des jeux de données volumineux. Les fonctions et applications de visualisation vous permettent d'explorer des images, des volumes 3D et des vidéos, de régler le contraste, de créer des histogrammes et de manipuler des régions d'intérêt.
Vous pouvez accélérer vos algorithmes en les exécutant sur des GPU et des processeurs multicœurs. De nombreuses fonctions de cette toolbox supportent la génération de code C/C++ pour le prototypage sur PC et le déploiement sur des systèmes de vision embarqués.
Fonctionnalités, documentation et exemples
Le traitement d'images fait référence à un ensemble de techniques permettant de manipuler et d'analyser des images 2D et des volumes 3D. Il est utilisé dans différents domaines tels que la photographie, la médecine, la robotique et la télédétection. Image Processing Toolbox vous permet d'améliorer, de filtrer, de débruiter, de recaler et de segmenter des images et des volumes.
Analyse d'images
Extrayez des informations significatives à partir des images, notamment en trouvant des formes, en comptant des objets, en identifiant les couleurs ou en mesurant les propriétés d'un objet.
Segmentation d'image
Déterminez les limites d'une région dans une image en utilisant différentes approches, notamment le seuillage automatique, les méthodes basées sur les contours et celles basées sur la morphologie.
Image Registration
Alignez les images pour permettre une analyse quantitative ou une comparaison qualitative grâce à des techniques de recalage basées sur l'intensité, multimodales et non rigides.
Workflows de traitement d'images 3D
Visualisez et exécutez des workflows de traitement d'images complets sur des volumes 3D.
Traitement d'images hyperspectrales
Lisez, écrivez et visualisez des données hyperspectrales dans une variété de formats de fichiers et traitez les données en utilisant des algorithmes tels que Smile reduction, NDVI ou l'identification d'indices spectraux.
Deep Learning dans le traitement d'images
Utilisez des réseaux de neurones profonds pour effectuer des tâches de traitement d'images telles que le débruitage, la traduction d'image en image et la segmentation.
Traitement d'images hyperspectrales
Lisez, écrivez et visualisez des données hyperspectrales dans une variété de formats de fichiers et traitez les données en utilisant des algorithmes tels que Smile reduction, NDVI ou l'identification d'indices spectraux.
Applications pour l'exploration et la découverte
Utilisez des applications pour explorer et découvrir diverses approches algorithmiques. Avec l'application Color Thresholder, vous pouvez segmenter une image en vous appuyant sur différents espaces de couleur. L'application Image Region Analyzer vous permet de calculer les propriétés des régions dans les images binaires.
Accélération et déploiement
Générez automatiquement du code C/C++, CUDA® et HDL pour le prototypage et le déploiement d'algorithmes de traitement d'images sur des CPU, GPU, FPGA et ASIC.
Ressources liées au produit :
« Peu après sa mise en production, ForWarn a détecté des dégâts causés par la grêle, passés jusque-là inaperçus et qui menaçaient un bassin versant. Nous n'aurions pas pu faire ce travail aussi efficacement sans MATLAB. »
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